In-house 3D Model Printing for Acute Cranio-maxillo-facial Trauma Surgery: Process, Time, and Costs
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) printing is used extensively in cranio-maxillo-facial (CMF) surgery, but its usage is limited in the setting of acute trauma specifically, as delays in outsourcing are too great. Therefore, we developed an in-house printing solution. The purpose of this study was to describe this process for surgeons treating acute CMF trauma. This series describes the printing process, time required, and printing material costs involved for in-house printing applied to a variety of acute CMF trauma cases involving the upper, middle, and lower thirds of the face and skull. All consecutive patients requiring in-house 3D printed models in a level 1 trauma center for acute trauma surgery in mid-2019 were identified and analyzed. Nine patients requiring the printing of 12 in-house models were identified. The overall printing time per model ranged from 2 hours, 36 minutes to 26 hours, 54 minutes (mean = 7h 55 min). Filament cost was between $0.20 and $2.65 per model (mean = $0.95). This study demonstrates that in-house 3D printing can be done in a relatively short period of time, therefore allowing 3D printing usage for various acute facial fracture treatments. The rapid improvements in the usability of 3D software and printing technology will likely contribute to further adoption of these technologies by CMF-trauma surgeons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».