Method, Material, and Machine: A Review for the Surgeon Using Three-Dimensional Printing for Accelerated Device Production
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians are at the forefront of identifying innovative targets to address current medical needs. 3D printing technology has emerged as a state-of-the-art method of prototyping medical devices or producing patient-specific models that is more cost-efficient, with faster turnaround time, in comparison to traditional prototype manufacturing. However, initiating 3D printing projects can be daunting due to the engineering learning curve, including the number of methodologies, variables, and techniques for printing from which to choose. To help address these challenges, we sought to create a guide for physicians interested in venturing into 3D printing. STUDY DESIGN: All commercially available, plug-and-play, material and stereolithography printers costing less than $15,000 were identified via web search. Companies were contacted to obtain quotes and information sheets for all printer models. The qualifying printers' manufacturer specification sheets were reviewed, and pertinent variables were extracted. RESULTS: We reviewed 309 commercially available printers and materials and identified 118 printers appropriate for clinicians desiring plug-and-play models for accelerated device production. We synthesized this information into a decision-making tool to choose the appropriate parameters based on project goals. CONCLUSIONS: There is a growing clinical need for medical devices to reduce costs of care and increase access to personalized treatments; however, the learning curve may be daunting for surgeons. In this review paper, we introduce the "3Ms of 3D printing" for medical professionals and provide tools and data sheets for selection of commercially available, affordable, plug-and-play 3D printers appropriate for surgeons interested in innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».