The Use of Three-Dimensional Printing in Cardiac Structural Disease: A Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Three-dimensional printing (3DP), or additive fabrication, is a process in which a physical 3D model is created using a multitude of 2-dimensional images. This process has been applied to numerous surgical subspecialties with growing interest for the use of 3DP in adult structural heart disease. This scoping review evaluates the use of 3DP in transcatheter and surgical aortic and mitral valve interventions as well as left atrial appendage occlusion in terms of its practical and clinical application. METHODS: Articles were identified through PubMed and Embase using MeSH search terms as well as independent searches. A total of 645 articles were screened, and 37 were retained for qualitative analysis. RESULTS: Operative planning was coded in 100% of articles, complication prevention in 43%, medical education in 5.4%, patient education in 0%, and simulation in 5.4%. CONCLUSIONS: The main uses of 3DP in acquired structural heart disease are centered around operative planning and complication prevention, with moderate use regarding surgical simulation and infrequent use regarding medical and/or patient education. Although patient anatomy varies greatly, deploying 3DP as a large-scale tool remains a possibility. The more 3D models are made, the more can be learned about demographic subsets of patient populations. Due to the lack of standard operating procedures for the creation of 3DP models, the cost-effectiveness of these models is hard to determine and likely center specific. More research into this facet could inform centers that wish to implement this tool.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».