Applications of Additive Manufacturing, or 3D Printing, in the Rehabilitation of Individuals With Deafblindness: A Scoping Study
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (AM), also known as 3D printing, is a promising tool to produce assistive technology. For instance, individuals with deafblindness (concurrent vision and hearing loss) could benefit from tactile AM-based products as touch may be their main gateway to access information. This study thus aimed to synthesize evidence on the current and potential practices involving AM in the context of deafblindness rehabilitation and to inform healthcare professionals and family caregivers on how AM can improve functioning and quality of life. A comprehensive literature search of ten databases (PsycINFO, MEDLINE, Global Health, PubMed, CINAHL, EMBASE, ERIC, Web of Science, Engineering Village, and Scopus) was performed to identify sources focusing on the use of AM toward rehabilitation goals of individuals with deafblindness. Nine of 1,397 studies met the inclusion criteria. The findings reveal that AM can counter barriers to full accessibility by enabling professionals to produce customized adapted material and communication devices, thus assisting individuals with deafblindness in communication, mobility, and learning. However, this review highlights a need for more AM research, resources, and training: interdisciplinary collaborations with AM specialists thus appear essential in improving rehabilitation services with AM.
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».