Multidisciplinary co-creation, design and clinical evaluation of a two-material 3D printed ankle-foot orthosis: Preliminary clinical findings in a case report of fibular hemimelia
Notice bibliographique
Résumé
Lower-limb orthoses are often either standardized, lacking personalization for individual clinical needs, or custom-made, which is time-consuming and labor-intensive for orthotists. To address this gap, this study proposes a co-creation methodology for developing a customized orthosis, integrating 3D scanning, computer-aided design (CAD), and 3D printing with feedback from both the clinical team and the patient’s caregivers. The methodology was applied to a fibular hemimelia case study, where the orthosis was designed based on 3D scans and printed using two materials: thermoplastic polyurethane (TPU) for flexibility and polyethylene terephthalate glycol (PETG) for rigidity. Usability and satisfaction assessments were conducted using the System Usability Scale (SUS) and the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0). The orthosis met the clinical requirements, allowing the child to take a normal stride without discomfort (SUS: 92.5/100; QUEST 2.0: 4.2/5). Although the orthosis fractured at the ankle after a few hours of use, the study provided crucial insights for future design improvements. These findings highlight the utility of this co-creation approach in developing personalized orthotic models and demonstrate the advantages of using multi-material 3D printing to enhance orthosis functionality.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».