Utility of 3D printed cardiac models in congenital heart disease: a scoping review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Three-dimensional printing (3DP) is a novel technology with applications in healthcare, particularly for congenital heart disease (CHD). We sought to explore the spectrum of use of 3D printed CHD models (3D-CM) and identify knowledge gaps within the published body of literature to guide future research. METHODS: We conducted a scoping review targeting published literature on the use of 3D-CMs. The databases of MEDLINE, EMBASE and Web of Science were searched from their inception until 19 July 2019. Inclusion criteria were primary research; studies reporting use of 3D-CMs; and human subjects. Exclusion criteria were studies where 3D-CMs were generated for proof of concept but not used; and studies focused on bioprinting or computational 3D-CMs. Studies were assessed for inclusion and data were extracted from eligible articles in duplicate. RESULTS: The search returned 648 results. Following assessment, 79 articles were included in the final qualitative synthesis. The majority (66%) of studies are case reports or series. 15% reported use of a control group. Three main areas of utilisation are for (1) surgical and interventional cardiology procedural planning (n=62), (2) simulation (n=25), and (3) education for medical personnel or patients and their families (n=17). Multiple studies used 3D-CMs for more than one of these areas. CONCLUSIONS: 3DP for CHD is a new technology with an evolving literature base. Most of the published literature are experiential reports as opposed to manuscripts on scientifically robust studies. Our study has identified gaps in the literature and addressed priority areas for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle