Custom three-dimensional printed splint for postoperative rehabilitation of a terrible triad elbow injury
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWe present a case of using 3D printing to a bespoke elbow brace for a 48-year-old male following surgical repair of a terrible triad injury. As commercially available products were not suitable, and custom thermoplastic splinting was not available, the Rapid Innovation Unit in the University of Limerick was fabricated a splint using 3D printing. This splint was designed to facilitate rehabilitation, maintain a safe range of movement, and to be adjustable during the recovery period.MethodsA 3D Scanning kit was used to scan the patient’s arm. The scanning process uses high resolution non-contact mapping to sculpt an exact fit for the individual patient. Solidworks 3D modelling software was used to create the design for the brace. The completed design was then 3D printed using fused deposition modelling (FDM) and masked stereolithography apparatus (MSLA) printing methods.ResultsFollowing surgical intervention, the patient fitted with this model which was adjustable to facilitate increasing range during rehabilitation and did not require revision. At one year, the Disability of the ARM, Shoulder and Hand score was 14.16 and American Shoulder & Elbow Surgeons score was 92. The subjective elbow value was 80/100. The Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (Quest) score was 56/60. The total time from measurement to final splint fitting was seven days and the total cost of materials/printing was €17.98. This excludes the cost of the 3D printer and labor.ConclusionThis case demonstrates the capacity of custom 3D printing to fabricate a splint for post operative rehabilitation in the setting of terrible triad injuries. We propose 3D printed splints have a potential role in the setting of complex elbow trauma where custom thermoplastic splinting is unavailable.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».