Building a Stronger Backbone: 3D Printing's Role in Treating Spinal Cord Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injuries (SCIs) pose significant challenges as complete nerve regeneration remains limited. The demand for improved technologies in SCI treatment is evident. One such emerging technology is three-dimensional printing (3DP), which, coupled with advancements in medical imaging and bioengineering, has significantly enhanced precision in surgical procedures. This systematic review aims to explore 3DP as a treatment option for SCIs, examining its cost, efficacy, safety, and the associated technological constraints. A systematic search of Medline was conducted through PubMed for literature published since 2019. The search results were exported to Rayyan for abstract and full-text screening following predefined criteria. The risk of bias in the selected studies was assessed using the RoB2 tool and the Newcastle-Ottawa Scale. From a total of 89 articles screened, 11 studies met the eligibility criteria, collectively assessing 237 individuals with various types of SCIs, including lumbar degeneration, en bloc resection of thoracolumbar metastasis, adult spinal deformity, and cervical degeneration. These studies examined the utilization of 3DP devices such as hand orthosis, interbody fusion cages, lamellar titanium cages, artificial vertebral bodies, and others. Most of the reviewed studies reported positive treatment outcomes, with the actual procedure costs varying from $65 to $5,000. Recent literature shows positive outcomes in the use of 3DP technologies for SCIs, highlighting its potential for enhancing both surgical and nonsurgical interventions. These advancements usher in a new era in SCI treatment, providing enhanced precision and a wider range of treatment options, ultimately leading to more comprehensive and effective patient care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».