Notice bibliographique
Résumé
Digitalisation is the megatrend in healthcare, not only since the pandemic. We are two European digital health experts and industry leaders in the field of orthotics and prosthetics (O&P) and in this article we explored what are the underlying trends driving the adoption of digitalisation for customisation of prosthetics & orthotics. We showed that several trends in 3D image capture (input step), 3D modelling (processing step) and 3D printing (output step) currently converge and thus fuel the rapid transformation of the O&P industry. In short outlooks, we rated the probability and timing of adoption rates across the upcoming couple of years. We furthermore reviewed the impact of boundary conditions set by regulators as well as the reimbursement system. Towards the end of this article, we outlined a digital scenario of the near future by following around an orthotist during her work. We finished with a call-to-action targeting regulators, payors, prosthetists/orthotists, and patients to enable such a desirable future. Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/36349/28332 How To Cite: Opitz M, Fröhlingsdorf P. The digital O&P workshop. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2021; Volume 4, Issue 2, No.15. https://doi.org/10.33137/cpoj.v4i2.36349 Corresponding Author: Manuel Opitz, MECURIS GmbH, Lindwurmstraße 11, 80337 München, Germany.E-Mail: mo@mecuris.comORCID number: https://orcid.org/0000-0001-6098-1881
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».