Thermographic detection and quantification of THC in oral fluid at unprecedented low concentrations
Notice bibliographique
Résumé
With recent changes in the legalization of cannabis around the world, there is an urgent need for rapid, yet sensitive, screening devices for testing drivers and employees under the influence of cannabis at the roadside and at the workplace, respectively. Oral fluid lateral flow immunoassays (LFAs) have recently been explored for such applications. While LFAs offer on-site, low-cost and rapid detection of tetrahydrocannabinol (THC), their nominal detection threshold is about 25 ng/ml, which is well above the 1-5 ng/ml per se limits set by regulations. In this paper, we report on the development of a thermo-photonic imaging system that utilizes the commercially available low-cost LFAs but offers detection of THC at unprecedented low concentrations. Our reader technology examines photothermal responses of gold nanoparticles (GNPs) in LFA through lock-in thermography (LIT). Our results (n = 300) suggest that the demodulation of localized surface plasmon resonance responses of GNPs captured by infrared cameras allows for detection of THC concentrations as low as 2 ng/ml with 96% accuracy. Quantification of THC concentration is also achievable with our technology through calibration.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».