Lab-on-a-chip technology: the future of point- of-care diagnostic ability
Notice bibliographique
Résumé
ne of the greatest challenges in modern medicine is the ability to provide accurate diagnostic laboratory tests in developing countries and in remote areas where conventional analytical laboratories are lacking. Imagine running a clinic in a remote area of rural Africa, the Canadian arctic, on a military field base or even in a small rural community in Ontario and having the ability to provide accurate, rapid, point-of-care diagnostic lab tests without the infrastructure of a full analytical laboratory! There’s no need for a cumbersome or expensive mass spectrometer, a spectrophotometer, a flow cytometer or even a centrifuge because the application of microfluidics engineering to medical diagnostics has enabled laboratory tests to be performed on a small microchip the size of a credit card that you can carry around in your pocket and may only require the use of a battery as a power source for analysis! As futuristic as this idea seems, the application of microfluidics engineering to the development of medical diagnostic tests is very much a reality. Microfluidics engineering is a multidisciplinary field of engineering where the intersection of the fields of physics, chemistry, engineering and biotechnology have come together to develop chips on which the analysis of fluids can occur on a microscale level. A particularly interesting application of microfluidics engineering technology is the development of a lab-on-a-chip; a platform on which one or more laboratory tests are integrated onto a small chip a few square centimetres in size that uses a very small volume of fluid
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 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 ».