Expanding the use of 3D printing in congenital heart surgery
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional (3D) printing has evolved the way patients with complex congenital heart disease are managed. The main applications of 3D printing in congenital heart surgery are (I) clinical decision making/surgical planning; (II) practice/simulation; (III) education. This paper explores these applications and how they can benefit clinicians involved in the care of patients with complex congenital heart disease. 3D printing is particularly useful in clinical decision making for patients with complex diseases, especially when there is ambiguity over whether a biventricular repair is possible versus univentricular palliation. This paper provides a summary of the evidence that supports its use and in which subset of patients this technology is most beneficial. Beyond surgical planning, 3D models support the safe development and rehearsal of novel surgical techniques and provide a platform for simulation-based training. Studies have shown that simulation using 3D models improves technical performance and procedural efficiency, supporting their integration into training curricula, particularly in resource-limited settings. Furthermore, 3D models enhance education for medical professionals and aid communication with patients and families, facilitating shared decision-making. Although high-quality evidence supporting 3D printing is limited, in the clinical management of patients with complex congenital heart disease, 3D printing should be considered in complex cases. This clinical benefit is being supported by the availability of reimbursement codes in some countries. As the technology advances, 3D printing may become a core component in congenital heart surgery. While further evidence is needed to fully quantify its clinical benefit, current data and global experience strongly support its integration into care pathways for selected patients, training programs, and education strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».