3D printing in critical care: a narrative 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
BACKGROUND: 3D printing (3DP) has gained interest in many fields of medicine including cardiology, plastic surgery, and urology due to its versatility, convenience, and low cost. However, critical care medicine, which is abundant with high acuity yet infrequent procedures, has not embraced 3DP as much as others. The discrepancy between the possible training or therapeutic uses of 3DP in critical care and what is currently utilized in other fields needs to be addressed. OBJECTIVE: This narrative literature review describes the uses of 3DP in critical care that have been documented. It also discusses possible future directions based on recent technological advances. METHODS: A literature search on PubMed was performed using keywords and Mesh terms for 3DP, critical care, and critical care skills. RESULTS: Our search found that 3DP use in critical care fell under the major categories of medical education (23 papers), patient care (4 papers) and clinical equipment modification (4 papers). Medical education showed the use of 3DP in bronchoscopy, congenital heart disease, cricothyroidotomy, and medical imaging. On the other hand, patient care papers discussed 3DP use in wound care, personalized splints, and patient monitoring. Clinical equipment modification papers reported the use of 3DP to modify stethoscopes and laryngoscopes to improve their performance. Notably, we found that only 13 of the 31 papers were directly produced or studied by critical care physicians. CONCLUSION: The papers discussed provide examples of the possible utilities of 3DP in critical care. The relative scarcity of papers produced by critical care physicians may indicate barriers to 3DP implementation. However, technological advances such as point-of-care 3DP tools and the increased demand for 3DP during the recent COVID-19 pandemic may change 3DP implementation across the critical care field.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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