Electrochemical Sensing of Cannabinoids in Biofluids: A Noninvasive Tool for Drug Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cannabinoid sensing in biofluids provides great insight into the effects of medicinal cannabis on the body. The prevalence of cannabis for pain management and illicit drug use necessitates knowledge translation in cannabinoids. In this Review, we provide an overview of the current detection methods of cannabinoids in bodily fluids emphasizing electrochemical sensing. First, we introduce cannabinoids and discuss the structure and metabolism of Δ9-THC and its metabolites in relation to blood, urine, saliva, sweat, and breath. Next, we briefly discuss lab based techniques for cannabinoids in biofluids. While these techniques are highly sensitive and specific, roadside safety requires a quick, portable, and cost-effective sensing method. These needs motivated a comprehensive review of advantages, disadvantages, and future directions for electrochemical sensing of cannabinoids. The literature shows the lowest limit of detection to be 3.3 pg of Δ9-THC/mL using electrochemical immunosensors, while electrodes fabricated with low cost methods such as screen-printing and carbon paste can detect as little as 25 and 1.26 ng of Δ9-THC/mL, respectively. Future research will include nanomaterial modified working electrodes, for simultaneous sensing of multiple cannabinoids. Additionally, there should be an emphasis on selectivity for cannabinoids in the presence of interfering compounds. Sensors should be fully integrated on biocompatible substrates with control electronics and intelligent components for wearable diagnostics. We hope this Review will prove to be the seminal work in the electrochemical sensing of cannabinoids.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle