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Enregistrement W4386211804 · doi:10.1097/pxr.0000000000000259

User perspectives of digital manufacturing for lower-limb prosthetic sockets

2023· article· en· W4386211804 sur OpenAlexaff
Clara Phillips, Lynn Li, Marian Miguel, Arezoo Eshraghi, Winfried Heim, Steven Dilkas, Michael Devlin, Marina B. Wasilewski, Lee Verweel, Crystal MacKay

Notice bibliographique

RevueProsthetics and Orthotics International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProsthetics and Rehabilitation Robotics
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityThematic analysisProsthesisQualitative researchMedicineComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is growing interest to use digital technology (DT) for manufacturing lower-limb prosthetic sockets to improve efficiency and clinical outcomes. However, little is known about how lower-limb prosthesis users perceive DTs, such as 3D scanning and 3D printing. OBJECTIVES: This study aimed to provide an understanding of perceptions and experiences with DT for prosthetic socket manufacturing from the perspective of prosthesis users. STUDY DESIGN: A qualitative descriptive research study. METHODS: Nine lower-limb prosthesis users (mean age 56; 5 female; 4 male) participated in one-on-one semistructured telephone interviews. Inductive thematic analysis was performed to identify a codebook and emerging themes from the interview transcripts. RESULTS: Two major themes were identified: (1) expectations and prioritization of 3D printed socket usability and (2) facilitators and barriers to uptake of DT among patients. CONCLUSION: DT methods were found to be acceptable and feasible from a patient perspective, although technological advancements are still required, and real-time communication about the process may be vital for ensuring patient engagement. Consideration of these findings may improve patient satisfaction to emerging prosthesis treatment plans and ultimately support widespread adoption of DT as an additional tool for fabricating prosthetic sockets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,595

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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