Hydrogel-forming microneedle arrays: Potential for use in minimally-invasive lithium monitoring
Notice bibliographique
Résumé
We describe, for the first time, hydrogel-forming microneedle (s) (MN) arrays for minimally-invasive extraction and quantification of lithium in vitro and in vivo. MN arrays, prepared from aqueous blends of hydrolysed poly(methyl-vinylether-co-maleic anhydride) and crosslinked by poly(ethyleneglycol), imbibed interstitial fluid (ISF) upon skin insertion. Such MN were always removed intact. In vitro, mean detected lithium concentrations showed no significant difference following 30min MN application to excised neonatal porcine skin for lithium citrate concentrations of 0.9 and 2mmol/l. However, after 1h application, the mean lithium concentrations extracted were significantly different, being appropriately concentration-dependent. In vivo, rats were orally dosed with lithium citrate equivalent to 15mg/kg and 30mg/kg lithium carbonate, respectively. MN arrays were applied 1h after dosing and removed 1h later. The two groups, having received different doses, showed no significant difference between lithium concentrations in serum or MN. However, the higher dosed rats demonstrated a lithium concentration extracted from MN arrays equivalent to a mean increase of 22.5% compared to rats which received the lower dose. Hydrogel-forming MN clearly have potential as a minimally-invasive tool for lithium monitoring in outpatient settings. We will now focus on correlation between serum and MN lithium concentrations.
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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 | 0,000 | 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 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 ».