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Enregistrement W2112803224 · doi:10.1109/icmens.2003.1221960

On the design of an electronic mosquito: design and analysis of the micro-needle

2004· article· en· W2112803224 sur OpenAlexafffund
R. Sharaf, Priyanka Aggarwal, K.V.I.S. Kaler, Wael Badawy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMicroelectromechanical systemsTransdermalBiomedical engineeringBlood samplingFinite element methodDrug deliveryPlane (geometry)Sampling (signal processing)Materials scienceComputer scienceMechanical engineeringStructural engineeringNanotechnologyEngineeringElectrical engineeringMathematicsMedicineGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the design of the Electronic Mosquito. It presents the analysis for the in-plane silicon micro-needles that can be used for drug delivery and/or blood sampling for biomedical applications. The characteristics of in-plane micro-needles are far more reliable than out-of-plane micro-needles for transdermal drug delivery and blood sampling. In order to withdraw blood samples from the subcutaneous fat layer, which occurs at a distance of 2000 to 4000 /spl mu/m below the skin surface, the length of our MEMS based in-plane micro-needle have been set at 3000 /spl mu/m. This length is impractical for out-of-plane micro-needles. Drug delivery and blood samplings place requirement in terms of minimal needle dimensions and force withstanding capabilities, which are inversely related to each other. The strength of the micro-needles has been examined analytically and modeled using finite element modeling tools. Through performance analysis it is shown that the proposed design is a significant improvement over existing micro-needles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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