3D printing in neurosurgery education: a 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
OBJECTIVES: The objectives of this manuscript were to review the literature concerning 3D printing of brain and cranial vault pathology and use these data to define the gaps in global utilization of 3D printing technology for neurosurgical education. METHODS: Using specified criteria, literature searching was conducted to identify publications describing engineered neurosurgical simulators. Included in the study were manuscripts highlighting designs validated for neurosurgical skill transfer. Purely anatomical designs, lacking aspects of surgical simulation, were excluded. Eligible manuscripts were analyzed. Data on the types of simulators, representing the various modelled neurosurgical pathologies, were recorded. Authors' countries of affiliation were also recorded. RESULTS: A total of thirty-six articles, representing ten countries in five continents were identified. Geographically, Africa as a continent was not represented in any of the publications. The simulation-modelling encompassed a variety of neurosurgical subspecialties including: vascular, skull base, ventriculoscopy / ventriculostomy, craniosynostosis, skull lesions / skull defects, intrinsic brain tumor and other. Finally, the vascular and skull base categories together accounted for over half (52.8 %) of the 3D printed simulated neurosurgical pathology. CONCLUSIONS: Despite the growing body of literature supporting 3D printing in neurosurgical education, its full potential has not been maximized. Unexplored areas of 3D printing for neurosurgical simulation include models simulating the resection of intrinsic brain tumors or of epilepsy surgery lesions, as these require complex models to accurately simulate fine dissection techniques. 3D printed surgical phantoms offer an avenue for the advancement of global-surgery education initiatives.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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