S'abonner

A 3D-printed craniofacial fracture library with QR-integrated pedagogical content: a technical note for maxillofacial trauma teaching - 03/02/26

Doi : 10.1016/j.jormas.2026.102736 
Olina Rios a, b, , Marc-Olivier Gauci c, d, Cyril Debortoli a, Véronique Alunni b, e, Charles Savoldelli a, b
a Department of Oral and Maxillo-Facial Surgery, Head and Neck Institute, University Hospital Center of Nice, 06100 Nice, France 
b Nice Côte d’Azur Clinical Research Unit (UR2CA), Nice, France 
c University Institute for Locomotion & Sport, Pasteur II Hospital, Nice, France 
d ICARE unit, Inserm U1091, IBV, Côte d’Azur University, Nice, France 
e University Institute of Medico-legal Anthropology, Côte d’Azur Faculty of Medicine, 28 Avenue de Valombrose, Nice Cedex 206107, France 

Corresponding author.

Abstract

Maxillofacial traumatology requires mastering complex three-dimensional relationships that remain challenging to teach with conventional supports. Cadaveric dissection, still considered the gold standard, is increasingly restricted by tightening legislation on the academic use of human bodies. Radiological images and textbooks remain limited to two-dimensional projections. Three-dimensional (3D) printing provides tangible, reproducible and accessible models that can enhance spatial understanding. While 3D-printed anatomical models have already been reported in medical education, no permanent library dedicated to fractures in maxillofacial surgery has been described. We report the design and implementation of a 3D-printed fracture library installed in a university medical library, freely accessible to students and augmented with QR-coded pedagogical content. This pilot initiative demonstrates feasibility, reproducibility, and strong pedagogical potential, and may serve as a reproducible model for other institutions.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : 3D-printing, Maxillofacial trauma, Medical education, Fracture models, Anatomy teaching, QR-codes


Plan


© 2026  Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 127 - N° 4

Article 102736- septembre 2026 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Comment on “Cross specialty evaluation of large language model responses on intentional replantation”
  • Vishwanath Nagallapati, Kamatham Lakshmi Pravallika
| Article suivant Article suivant
  • The role of using ChatGPT AI in writing medical scientific articles — Two years after
  • Ludovic Benichou

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.