Orthopedic applications of 3D printing in canine veterinary medicine
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This case series investigates the application of 3D printing in veterinary orthopedic surgeries, emphasizing its potential to enhance preoperative planning, intraoperative precision, and postoperative outcomes. Animals: Three canines-German Shepherd, Basset Hound, and Labrador Retriever-were included in this study. Materials and methods: Three canine cases involving complex orthopedic deformities were selected to illustrate different uses of 3D printing in veterinary surgery. CT scans were segmented using Materialise Mimics 26.0, followed by virtual surgical planning and creation of 3D printed models and guides. Results: In Case 1, a 2-year-old German Shepherd with a congenital right tibial deformity underwent successful surgical correction aided by a preoperatively prepared external fixator frame, saving approximately 1 h of OR time. In Case 2, a 1-year-old Basset Hound with a left antebrachial deformity had a double wedge osteotomy performed with the assistance of patient-specific cutting and reconstruction guides, leading to optimal alignment and reduced surgical time. Case 3 involved a young, less than 1-year-old Labrador Retriever rescue with severe bilateral tibiofemoral deformity, where 3D printed models helped the surgeon determine that surgery was not the best option, potentially preventing a poor outcome. Clinical relevance: This case series highlights the transformative potential of 3D printing in veterinary orthopedic surgery, illustrating its ability to improve aid surgical outcomes, reduce operative times, and be a valuable tool in preoperative decision-making. This technology allows for tailored surgical interventions, enhancing the precision and effectiveness of treatment plans in veterinary medicine.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».