Laminar Fluid Diffusion Interface Preconditioning of Serum and Urine for Reagent-Free Infrared Clinical Analysis and Diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
A number of reagent-free infrared spectroscopic diagnostic and analytical methods have been established previously making use of dry biofluid films. For example, this approach has successfully measured high concentration analytes of serum and urine. However, a number of low concentration diagnostically relevant analytes presently elude detection by infrared spectroscopy. This is due in part to their relatively low concentration and in part to spectral interference by other strongly absorbing constituents. The applicability of the technique would be broadened substantially if it were possible to concentrate and separate lower concentration analytes, e. g., serum creatinine and urine proteins, from the obscuring presence of relatively high concentration compounds. One possible means to achieve this is through microfluidic sample preconditioning based on laminar fluid diffusion interfaces. The objective of this study was therefore to qualitatively assess the performance of this technology in preferentially separating certain serum and urine analytes of clinical interest that presently lie just below the threshold of detection by infrared spectroscopy. Observations from simulated and genuine urine and serum samples strongly suggest that this process should improve existing accuracy and extend the range of detectable analytes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».