Clinical situations for which 3D printing is considered an appropriate representation or extension of data contained in a medical imaging examination: pediatric congenital heart disease conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The use of medical 3D printing (focusing on anatomical modeling) has continued to grow since the Radiological Society of North America’s (RSNA) 3D Printing Special Interest Group (3DPSIG) released its initial guideline and appropriateness rating document in 2018. The 3DPSIG formed a focused writing group to provide updated appropriateness ratings for 3D printing anatomical models across a variety of congenital heart disease. Evidence-based- (where available) and expert-consensus-driven appropriateness ratings are provided for twenty-eight congenital heart lesion categories. Methods A structured literature search was conducted to identify all relevant articles using 3D printing technology associated with pediatric congenital heart disease indications. Each study was vetted by the authors and strength of evidence was assessed according to published appropriateness ratings. Results Evidence-based recommendations for when 3D printing is appropriate are provided for pediatric congenital heart lesions. Recommendations are provided in accordance with strength of evidence of publications corresponding to each cardiac clinical scenario combined with expert opinion from members of the 3DPSIG. Conclusions This consensus appropriateness ratings document, created by the members of the RSNA 3DPSIG, provides a reference for clinical standards of 3D printing for pediatric congenital heart disease clinical scenarios.
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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 | 0,018 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».