MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2254285129 · doi:10.1149/ma2015-01/41/2149

Early Diagnosis of Small Fiber Neuropathies By Electrochemical Means: Optimization of Sensing Materials

2015· article· en· W2254285129 sur OpenAlexaff
Amandine Calmet, Hanna Ayoub, Virgine Lair, Sophie Griveau, Philippe Brunswick, Armelle Ringuedé, Fethi Bédioui, Michel Cassir

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoBiomedical engineeringIn vitroMaterials scienceElectrodeBiophysicsResistive touchscreenAnodeChemistryComputer scienceMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small fiber neuropathy is a dysfunction caused by diseases such as type II diabetes and cystic fibrosis. Nowadays, it is possible to analyze neuropathy with Sudoscan TM technology (Impeto Medical Inc.) which provides a rapid and non-invasive early diagnosis. This technology is based on measurements of the electrochemical conductance of the skin via the imposition of low amplitude voltages between electrodes applied to the skin and measuring the low current generated. The output measurement is related to the sweat composition associated to glands innervations and their permeability to chloride and proton ions [1]. The results obtained with this in vivo technology show a typical anode current response (curve J-E) with a significant offset and a linear part. The characteristic shape of the J-E graph easily indicates the type of disease and its progress [2]. To have a deeper understanding of the mechanisms occurring at electrodes and optimize the sensitivity of the instrument, in vitro experiments were performed in mimetic electrolytic solutions of sweat. Preliminary in vitro experiments led to same shapes than in vivo but with larger current densities (≈ 50 times greater than those obtained in vivo ) . This phenomenon is probably due to the high resistivity of a human body and the difference of the electrodes system between in vitro and in vivo measurements. For these reasons, it was necessary to modify in vitro conditions to get similar current densities and mimic realistically in vivo conditions. To this end, major modifications in the in vitro system were realized: (i) Concerning the in vitro configuration: the electrodes arrangement was changed and 3 identical electrodes were used leading to a decrease in the current densities by a factor of 10 (ii) To simulate the body resistance and, consequently, to decrease the current densities in vitro , the electrolyte composition was optimized by increasing its viscosity to reduce the flux of chloride ions to the electrode surface. The new composition allowed to reach current densities close to those obtained in vivo [3] . The aim of this work was to find the optimized electrolyte, mimicking sweat in terms of composition and the resistance of the human body under in vitro conditions. Then, the goal was to go deeper in the knowledge on the mechanism governing the electrode response to sweat. For this, linear voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy were implemented to study the influence of sweat components such as pH, chloride concentration, buffer and carbonate concentration on a nickel model electrode [4]. Finally, different stainless steel electrodes were tested. Such electrodes are required because they are not allergenic and less expensive than nickel, but they need to be sensible to ions detection in sweat, with reproducible results allowing the early detection of diseases. References: [1] A. Calmet, H. Ayoub, V. Lair, and S. Griveau, Actual. Chim. , vol. 390, pp. 48–49, 2014. [2] P. Brunswick and N. Bocquet, “Système d’analyse électrophysiologique,” 0753461. [3] A. Calmet, K. Khalfallah, H. Ayoub, V. Lair, S. Griveau, P. Brunswick, F. Bedioui, and M. Cassir, Electrochim. Acta , vol. 140, pp. 37–41, Sep. 2014. [4] H. Ayoub , S. Griveau, V. Lair, P. Brunswick, M. Cassir, and F. Bedioui, Electroanalysis , vol. 22, no. 21, pp. 2483–2490, Nov. 2010.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetForce Microscopy Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207