A Meta-Review about Medical 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».