Raman spectroscopy for clinical-level detection of heparin in serum by partial least-squares analysis
Notice bibliographique
Résumé
Heparin is the most widely used anti-coagulant for the prevention of blood clots in patients undergoing certain types of surgeries including open heart surgeries and dialysis. The precise monitoring of heparin amount in patients' blood is crucial for reducing the morbidity and mortality in surgical environments. Based upon these considerations, we have used Raman spectroscopy in conjunction with partial least squares (PLS) analysis to measure heparin concentration at clinical level which is less than 10 United States Pharmacopeia (USP) in serum. The PLS calibration model was constructed from the Raman spectra of different concentrations of heparin in serum. It showed a high coefficient of determination (R2>0.91) between the spectral data and heparin level in serum along with a low root mean square error of prediction ~4 USP/ml. It enabled the detection of extremely low concentrations of heparin in serum (~8 USP/ml) as desirable in clinical environment. The proposed optical method has the potential of being implemented as the point-of-care testing procedure during surgeries, where the interest is to rapidly monitor low concentrations of heparin in patient's blood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».