Polymer-Based Additive Manufacturing for Orthotic and Prosthetic Devices: Industry Outlook in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The conventional manufacturing methods for fabricating orthotic and prosthetic (O&P) devices have been in practice for a very long time. Recently, O&P service providers have started exploring different advanced manufacturing techniques. The objective of this paper is to perform a mini review on recent progress in the use of polymer-based additive manufacturing (AM) for O&P devices and to gather insights from the O&P professionals on the current practices and technologies and on the prospect of using AM techniques in this field. In our study, first, scientific articles on AM for O&P devices were studied. Then, twenty-two (22) interviews were conducted with O&P professionals from Canada. The primary focus was on five key areas: cost, material, design and fabrication efficiency, structural strength, functionality, and patient satisfaction. The cost of manufacturing the O&P devices using AM techniques is lower as compared to the conventional methods. O&P professionals expressed their concern over the materials and structural strength of the 3D-printed prosthetic devices. Published articles report comparable functionality and patient satisfaction for both O&P devices. AM also greatly improves design and fabrication efficiency. However, due to a lack of qualification standards for 3D printed O&P devices, 3D printing is being embraced more slowly in the O&P business than in other industries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».