Electrochemical Sensing of Cannabinoids in Biofluids: A Noninvasive Tool for Drug Detection
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 Δ 9 -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 Δ 9 -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 Δ 9 -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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».