MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297124265 · doi:10.1115/1.4054947

Progress of Additive Manufacturing Technology and Its Medical Applications

2022· article· en· W4297124265 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueASME Open Journal of Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood and drug administrationConsistency (knowledge bases)Control (management)Medical deviceQuality (philosophy)Manufacturing engineering3D printingComputer scienceHealth technologyRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessHealth careMechanical engineeringBiomedical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Additive manufacturing (AM), also known as three-dimensional (3D) printing, is a disruptive technology that is revolutionizing many industries. It is gaining considerable attention, particularly in the medical field as it renders the possibilities of building new devices or modifying existing devices to match a patient's anatomy and to produce anatomically exact models, supporting health professionals with diagnostics and surgery preparation. In addition, the free-form building capability of AM allows the designer to have a complete control over the internal architecture of the device, along with tailored mechanical properties, such as compression strength, stiffness, and many surface features. As the processes of AM become well-understood, there is more control over the consistency and quality of the printed parts, positioning this technology for medical applications. With more and more medically approved 3D-printed devices entering the market, the purpose of this paper is to give an overview of the regulatory pathway to the Food and Drug Administration approval of a medical device, along with common AM processes used in the medical industry. To conclude, medical devices that are enabled by AM technology and associated companies will be highlighted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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