A scoping review of digital fabrication techniques applied to prosthetics & orthotics: Part 2 of 2—orthotics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Traditionally, orthosis manufacturing is time and labor-intensive. Digitalization of some of the fabrication process is already ubiquitous, yet extension across device types could reduce the burden of manual labor and advance automation to help unblock access to assistive technologies globally. It seems, however, that appropriately strong evidence is holding this back. This review looks to thoroughly examine the current state of evidence to make this clear. OBJECTIVES: To identify gaps in the literature that create barriers to decision-making on either appropriate uptake by clinical teams or setting research directions, by identifying what forms of evidence the current research literature provides to the orthotics community. STUDY DESIGN: Scoping literature review. METHODS: A comprehensive search was completed in the following databases: AMED, MEDLINE, EMBASE, Global Health Archive, CINAHL Plus, Cochrane Library, Web of Science, ACM, IEEE, and Engineering Village, resulting in 3487 articles to be screened. RESULTS: After screening, 121 lower limb orthosis, 104 upper limb orthosis, and 30 spinal orthosis articles were included in this review. For some areas such as CAD/CAM-produced insoles and spinal orthoses, the evidence base is strong. For most additive manufacture articles, long-term, larger-scale studies as well as research into training requirements are lacking. CONCLUSION: The advantages of digital fabrication technology that could streamline orthotic device production in many cases are still blocked by a lack of strong formal evidence, ie large longitudinal studies with a range of evaluation measures. Increased collaboration between clinicians, patient/service users, academia, and industry could be a route to addressing these gaps and creating a better pathway to market for new technologies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».