Performance Evaluation of a Salivary Amylase Biosensor for Stress Assessment in Military Field Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A convenient biosensor for real-time measurement of biomarkers for in-field psychophysiological stress research and military operations is desirable. We evaluated a hand-held device for measuring salivary amylase as a stress marker in medical technicians undergoing combat casualty care training using two different modalities in operating room and field settings. METHODS: Salivary amylase activity was measured by two biosensor methods: directly sampling saliva with a test strip placed under the tongue or pipetting a fixed volume of precollected saliva onto the test strip, followed by analyzing the sample on the strip using a biosensor. The two methods were compared for their accuracy and sensitivity to detect the stress response using an enzyme assay method as a standard. RESULTS: The measurements from the under-the-tongue method were not as consistent with those from the standard assay method as the values obtained from the pipetting method. The under-the-tongue method did not detect any significant increase in the amylase activity due to stress in the operating room (P > 0.1), in contrast to the significant increases observed using the pipetting method and assay method with a significance level less than 0.05 and 0.1, respectively. Furthermore, the under-the-tongue method showed no increased amylase activity in the field testing, while both the pipetting method and assay method showed increased amylase activity in the same group (P < 0.1). CONCLUSION: The accuracy and consistency of the biosensors need to be improved when used to directly measure salivary amylase activity under the tongue for stress assessment in military medical training.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».