A Literature Review on 3D Printing Assistive Technology Devices
Bibliographic record
Abstract
목적 : 본 문헌 고찰은 임상 전문가가 임상환경에서 3D 프린팅 기술을 활용한 보조도구를 적용하거나 관련 연구를 수행할 때 참고할 수 있는 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 국내･외의 전자 데이터베이스 KCI, RISS, PubMed, Scopus와 Web of Science를 사용하여 문헌을 검색하였 다. 검색된 문헌은 문헌 선정 과정에 따라 연구자 2인의 검토를 거쳤으며, 최종 16개의 논문이 선정되었다. 선정된 논문 은 출판연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대하여 분석하였다. 결과 : 16개의 논문을 분석하여 동향을 살펴본 결과 6편의 논문이 2024년도에 출판되었다. 연구의 근거 수준을 살펴본 결 과, 10편의 논문이 Level 5인 사례연구로 나타났다. 저자의 전공 분야를 살펴본 결과, 보건의료학에 포함되는 전공이 34 회로 나타나 가장 많았으며 그 중에는 작업치료학 전공이 8회로 가장 많았다. 지체장애인을 대상으로 한 연구가 11편으로 가장 많았으며, 지체장애인 중에는 척수손상 장애인을 대상으로 한 연구가 7편으로 가장 많았다. 보조도구를 활동을 중심 으로 분석하였을 때, 식사, 정보접근, 쓰기 활동을 위한 보조도구가 각 6편에서 나타나 가장 많았으며, 보조도구의 종류 는 홀더, 커프형 홀더, 스플린트형 홀더, 기타 보조도구로 구분되었다. 종속변인 및 평가도구에는 보조도구의 만족도를 Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology(QUEST 2.0)를 이용하여 평가한 문헌이 9편으 로 가장 많았다. 결론 : 본 연구를 통해 3D 프린팅을 활용하여 제작된 보조도구 연구의 출판 연도 및 근거 수준, 저자의 전공 분야, 연구대 상자의 일반적 특성, 보조도구의 종류 및 활동 영역, 주요 종속변인 및 평가도구에 대한 분석을 수행하여 향후 연구에 대 한 방향성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 작업치료학을 포함한 보건의료학 분야에서 보다 높은 근거수준 의 연구가 이루어 질 것으로 기대된다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.016 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".