EXPLORING THE FUTURE OF PROSTHETICS AND ORTHOTICS: HARNESSING THE POTENTIAL OF 3D PRINTING
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the transformative impact of 3D printing on Orthotics and Prosthetics, focusing on enhancing patient outcomes and clinical efficiency. Over the past decade, the integration of additive manufacturing has revolutionized device fabrication, particularly in diagnostic socket production, leading to significant time reductions in patient care. This article addresses challenges such as material limitations and the need for equivalent strength to traditional sockets, exploring the use of PETG filaments and advanced printers. It emphasizes the role of digital scanning and model modification technology, highlighting affordable solutions like Structure Sensor Scanners and iPhone-based capture systems in shaping the digital workflow. The importance of a standardized digital workflow in clinical settings is discussed, showcasing reduced practitioner time and improved patient care. The paper concludes by outlining ongoing efforts to enhance patient care through automation and flexible prints. In summary, this paper provides a concise overview of the impactful advancements in Orthotics and Prosthetics through 3D printing, highlighting its potential for improved clinical efficiency and patient outcomes. Article PDF Link: https://jps.library.utoronto.ca/index.php/cpoj/article/view/42140/32199 How To Cite: Gutierrez A.R. Exploring the future of prosthetics and orthotics: harnessing the potential of 3D printing. Canadian Prosthetics & Orthotics Journal. 2023; Volume 6, Issue 2, No.7. https://doi.org/10.33137/cpoj.v6i2.42140 Corresponding Author: Anthony R Gutierrez, CP/LPBionic Prosthetics and Orthotics Group LLC, Merrillville, Indiana, USA.E-Mail: tony@bionicpo.comORCID ID: https://orcid.org/0009-0002-2215-1750
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».