Autoethnography study: how I learned to do 3D printing as a rehabilitation practitioner
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing (3D printing) is increasingly utilized in healthcare. Some rehabilitation professionals employ 3D printing for orthoses, prostheses, and assistive technologies (AT). However, anecdotal evidence suggests that many practitioners have reservations about adopting 3D printing into their practices, and empirical research in this area is limited. The aim of the study was to document my experience while learning 3D printing. In this autoethnographic study, journal entries and photos of the artifacts were collected during the process of learning 3D printing. These data were analyzed using reflexive thematic analysis. Three themes were identified: Being motivated to learn 3D printing, Experiencing challenges and implementing possible solutions, and Achieving developmental milestones in learning 3D printing. These milestones offered practical insights and solutions for new learners by providing a roadmap for navigating the journey of learning 3D printing. This personal experience offered opportunities and posed challenges in the context of learning to use 3D printing in the rehabilitation field. It is hoped that this study will inspire others to explore 3D printing and potentially contribute to the development of 3D printing training programs for students and rehabilitation professionals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».