P.209 Novel 3D printing for complex cranial reconstruction in neurosurgery - A case series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cranial reconstruction is a common consequence of neurosurgical disease and intervention following craniectomy, trauma, infection, congenital defects, or neoplasm. Most commonly, Computer Aided Design-Computer Aided Manufacturing (CAD-CAM) technology is utilized in cases where autologous bone cannot be used. These patient-specific implants provide excellent cosmesis, however individual costs range from $800-15,000, making routine use challenging in the current Canadian health care environment. Here we present a novel method using desktop 3D printers to manufacture patient-specific molds for intraoperative reconstruction of various cranial defects. Methods: Our first patient presented following two separate traumas requiring decompressive craniectomy and subsequent posterior fossa decompression without interval cranioplasty. The second patient required reconstruction during resection of intraosseous meningioma. Both cases were performed using a titanium-mesh/poly-methyl-methacrylate (Ti-PMMA) construct draped over the mold. The third case, cranioplasty following decompressive craniectomy outside the country, was performed using a “two piece” mold and PMMA was casted into the mold and allowed to harden. Results: Patients reported satisfaction with cosmesis, without adverse outcomes. Cost per case was $50-100, representing an estimated cost savings of $685,000 per year in Canada. Conclusions: Given excellent outcomes in addition to cost effectiveness, this case series provides evidence for use of this alternate technique with similar patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».