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Enregistrement W4392841720 · doi:10.18378/rbfh.v12i1.9541

Impactos do uso da impressão tridimensional na ortopedia infantil

2023· article· pt· W4392841720 sur OpenAlexaff
Gabrielle Cabral Mouta, Enedina Mayara França Alves, Antônio Hitalo Mamédio Araújo, Thalita Alves da Silva Medeiros, Fernanda Valentim Gomes, Milena Nunes Alves de Sousa

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Filosofia e História · 2023
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identificar os impactos do uso da tecnologia de impressão tridimensional na criação de modelos ortopédicos implantados ou que auxiliam na cirurgia ortopédica infantil. Métodos: Trata-se de uma revisão integrativa em que se utilizou os bancos de dados da National Library of Medicine (PubMed/Medline) e EBSCOhost Research Platform, com documentos datados de 2016 a 2021, utilizando-se como filtros faixa etária entre 06 a 12 anos de idade. Os Descritores em Ciências da Saúde adotados para a seleção dos artigos foram combinados da seguinte forma: <<“Printing, Three-Dimensional" AND medicine AND orthopedics AND child*>>. Resultados: Constatou-se que a aplicação de modelos ortopédicos criados por impressão tridimensional foi capaz de proporcionar diversos benefícios, como a maior especificidade de protótipos utilizados, aumento da eficácia dos procedimentos, diminuição do risco de danos cirúrgicos e maior aceitabilidade pelo organismo do paciente e outros. Quanto aos impactos negativos, destacou-se a dificuldade científico-técnico-financeiro mediante o acesso à impressora tridimensional e a necessidade de uma segunda operação em alguns casos. Conclusões: A impressão tridimensional apresentou impactos positivos em cirurgias ortopédicas pediátricas, ao passo que um melhor investimento financeiro e acadêmico será de contribuição para que medicina e tecnologia se unam cada vez mais para obtenção de resultados satisfatórios nos tratamentos de patologias e traumas.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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