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Enregistrement W2895232915 · doi:10.3390/mi9100501

Shear Mode Bulk Acoustic Resonator Based on Inclined c-Axis AlN Film for Monitoring of Human Hemostatic Parameters

2018· article· en· W2895232915 sur OpenAlexaff
Shuren Song, Da Chen, Chaohui Li, Wei Wang, Wangli Yu, Yanyan Wang, Qiuquan Guo

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesProject of Shandong Province Higher Educational Science and Technology ProgramTai'shan Scholar Engineering Construction Fund of Shandong Province of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésResonatorMaterials scienceMiniaturizationCoagulationBlood viscosityBiomedical engineeringShear (geology)AcousticsOptoelectronicsComposite materialNanotechnologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement of hemostatic parameters is essential for patients receiving long-term oral anticoagulant agents. In this paper, we present a shear mode bulk acoustic resonator based on an inclined c-axis aluminum nitride (AlN) film for monitoring the human hemostatic parameters. During the blood coagulation process, the resonant frequency of the device decreases along with a step-ladder profile due to the viscosity change during the formation of fibers in blood, revealing the sequential coagulation stages. Two hemostatic parameters with clinical significance, prothrombin time (PT) along with its derived measure of international normalized ratio (INR), are determined from time-frequency curves of the device. Furthermore, the resonator is compared with a commercial coagulometer by monitoring the hemostatic parameters for one month in a patient taking the oral anticoagulant. The results are consistent. In addition, thanks to the excellent potential for integration, miniaturization and the availability of direct digital signals, the proposed device has promising application for point of care coagulation monitoring.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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