3D printing: a useful tool for safe clinical practice in children with complex vasculature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 3D printing has been used in different medical contexts, although it is underutilised in paediatrics. We present the first use of 3D printing in the management of three paediatric patients with complex renovascular disease. METHODS: Patient-specific 3D models were produced from conventional 2D imaging and manufactured using 3D polyjet printing technology. All three patients had different underlying pathologies, but all underwent multiple endovascular interventions (renal artery balloon angioplasty) prior to 3D printing and subsequent vascular surgery. The models were verified by an expert radiologist and then presented to the multidisciplinary team to aid with surgical planning. RESULTS: Following evaluation of the 3D-printed models, all patients underwent successful uni/bilateral renal auto-transplants and aortic bypass surgery. The 3D models allowed more detailed preoperative discussions and more focused planning of surgical approach, therefore enhancing safer surgical planning. It influenced clinical decision-making and shortened general anaesthetic time. The families and the patients reported that they had a significantly improved understanding of the patient's condition and had more confidence in understanding proposed surgical intervention, thereby contributing to obtaining good-quality informed consent. CONCLUSION: 3D printing has a great potential to improve both surgical safety and decision-making as well as patient understanding in the field of paediatrics and may be considered in wider surgical areas.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».