Fabrication and evaluation of a novel patient-specific 3D-printed simulation model for oral surgical training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of patient-specific models as a surgical planning and training tool can support novice practitioners' surgical skill development. This study aimed to introduce a novel workflow for fabricating 3D-printed, patient-specific simulation models and evaluate their accuracy and transferability for use in periodontal and oral surgery training. METHODS: Patient-specific anatomical models of the maxilla were fabricated using the CBCT and intraoral scan data. The proposed workflow outlines a novel process for creating a patient-specific model that accurately replicates both the hard and soft tissues of the patient. The accuracy of the printed models was evaluated by scanning five models and comparing them to the patient's intraoral scan using cloud-to-cloud distance analysis. Then, in an exploratory study design, a simulated gingival flap surgery exercise was completed by 18 periodontists and 50 students. The face and content validity of the model were assessed using an 8-item online questionnaire with a VAS of 0-100 and a free comment question. The data were analyzed using descriptive statistics, Mann-Whitney U tests and independent t-test. RESULTS: The printed model demonstrated high dimensional accuracy. The overall VAS score of the model was significantly higher for students than for periodontists (83.7 ± 9.7 vs. 72.1 ± 15.8, p < 0.006). The face and content validity scores reported by students were also higher (P < 0.01), with mean differences of 8.86% and 12.62%, respectively. Periodontists rated the models lower for soft-tissue tactile feedback, particularly during incision. CONCLUSIONS: The proposed 3D-printed simulation workflow produced an accurate and educationally valuable model with the potential to enhance surgical training. Experienced surgeons suggested that refining the soft-tissue realism could further improve its overall educational value.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».