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Enregistrement W4392188921 · doi:10.3390/biomimetics9030145

Towards Precision Ophthalmology: The Role of 3D Printing and Bioprinting in Oculoplastic Surgery, Retinal, Corneal, and Glaucoma Treatment

2024· review· en· W4392188921 sur OpenAlexaff
Kevin Y. Wu, Adrian Tabari, Éric Mazerolle, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlaucomaBench to bedsideTherapeutic modalitiesMedicineModalitiesMultidisciplinary approachOphthalmologyOptometryMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the forefront of ophthalmic innovation, biomimetic 3D printing and bioprinting technologies are redefining patient-specific therapeutic strategies. This critical review systematically evaluates their application spectrum, spanning oculoplastic reconstruction, retinal tissue engineering, corneal transplantation, and targeted glaucoma treatments. It highlights the intricacies of these technologies, including the fundamental principles, advanced materials, and bioinks that facilitate the replication of ocular tissue architecture. The synthesis of primary studies from 2014 to 2023 provides a rigorous analysis of their evolution and current clinical implications. This review is unique in its holistic approach, juxtaposing the scientific underpinnings with clinical realities, thereby delineating the advantages over conventional modalities, and identifying translational barriers. It elucidates persistent knowledge deficits and outlines future research directions. It ultimately accentuates the imperative for multidisciplinary collaboration to enhance the clinical integration of these biotechnologies, culminating in a paradigm shift towards individualized ophthalmic care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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