MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411370142 · doi:10.1016/j.jht.2025.04.001

Develop remote orthotic fabrication workflow using 3D modeling and 3D printing technology for carpometacarpal osteoarthritis

2025· article· en· W4411370142 sur OpenAlexaff
Maryam Farzad, Joy C. MacDermid, Louis M. Ferreira, O. Remus Tutunea‐Fatan, Adam Górski, Steven Cuypers

Notice bibliographique

RevueJournal of Hand Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowOsteoarthritis3D printingComputer scienceMedicineEngineeringMechanical engineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Carpometacarpal (CMC) osteoarthritis often requires orthotic intervention to reduce pain and improve function. Traditional orthosis fabrication typically demands in-person clinical visits, which can be a barrier to care. PURPOSE: To develop and validate a fully remote workflow for fabricating custom orthoses using mobile 3D scanning, web-based assessment, and 3D printing technologies for patients with CMC osteoarthritis. STUDY DESIGN: Pilot validation study. METHODS: A five-step workflow was created: (1) a web-based application ("Hand Scan") for assessing pain, sensory function, and range of motion; (2) mobile 3D hand scanning using smartphone cameras, with scans processed in Agisoft Metashape; (3) digital joint repositioning using finite element analysis software; (4) orthosis design using parametric modeling; and (5) fabrication using 3D printing with Orfit's low-temperature polycaprolactone filament. Five patients with CMC osteoarthritis were recruited. The application's usability was tested via cognitive interviews. Mobile scanning accuracy was validated against high-precision photogrammetry, and surface deviations of the 3D-printed orthoses were compared with traditional thermoplastic models. RESULTS: The Hand Scan app demonstrated strong content validity. Mobile scans showed a mean absolute deviation of 0.93 mm (SD = 0.61 mm). Joint repositioning yielded a mean deviation of 0.87 mm. The 3D-printed orthoses demonstrated a better fit than thermoplastic models, with a mean surface deviation of 0.95 mm compared to 1.96 mm. The maximum deviation was 3.17 mm for 3D-printed and 5.81 mm for traditional orthoses. CONCLUSIONS: This remote orthotic fabrication workflow is accurate, feasible, and clinically applicable. It supports personalized orthosis design while reducing the need for in-person visits. The workflow has strong potential for telehealth and remote hand therapy services.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Hand TherapyMême sujetOrthopedic Surgery and RehabilitationTravaux en français237 207