In-house 3D Model Printing for Acute Cranio-maxillo-facial Trauma Surgery: Process, Time, and Costs
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
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle