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Enregistrement W4394809921 · doi:10.1101/2024.04.11.23300674

A Meta-Review about Medical 3D Printing

2024· preprint· en· W4394809921 sur OpenAlexaff
Melissa Meister, Gijs Luijten, Christina Gsaxner, Kunpeng Xie, Lennart Johannes Gruber, Jianning Li, Antonio Pepe, Yao Li, Constantin Seibold, Fin Hendrik Bahnsen, Moon Kim, Nino Fijačko, Frank Hölzle, Malik Sallam, Rainer Röhrig, Gregor Štiglic, Julius Keyl, Jens Kleesiek, Victor Alves, Xiaojun Chen, Behrus Puladi, Jan Egger

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundRWTH Aachen UniversityAustrian Science Fund
Mots-clésMedicineMedical physicsPersonalized medicineMEDLINEMedical educationBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, 3D printing (3DP) has gained importance in various fields. This technology has numerous applications, particularly in medicine. This contribution provides an overview on the state of the art of 3DP in medicine and showcases its current use in different medical disciplines and for medical education. In this meta-review, we provide a detailed listing of systematic reviews on this topic as this technology has become increasingly applied in modern medicine. We identified 134 relevant systematic reviews on medical 3DP in the medical search engine PubMed until 2023. 3DP has applications in various medical specialties, but is mainly used in orthopedics, oral and maxillofacial surgery, dentistry, cardiology and neurosurgery. In surgical contexts, the adoption of 3DP contributes to a reduction in operation time, reduced blood loss, minimized fluoroscopy time and an overall improved surgical outcome. Nevertheless, the primary use of 3DP is observed in non-invasive applications, particularly in the creation of patient-specific models (PSM). These PSMs enhance the visualization of patients’ anatomy and pathology, thereby facilitating surgical planning and execution, medical education and patient counseling. The current significance of 3DP in medicine offers a compelling perspective on the potential for more individualized and personalized medical treatments in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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