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Enregistrement W3028920338 · doi:10.1039/d0tb00962h

Plasmonic photothermal microneedle arrays and single needles for minimally-invasive deep in-skin hyperthermia

2020· article· en· W3028920338 sur OpenAlexfundno aff
Álvaro Cárcamo-Martínez, Brónach Mallon, Juan Domínguez‐Robles, Ana Sara Cordeiro, Maurizio Celentano, Eneko Larrañeta, Steven E. J. Bell, Ryan F. Donnelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsEngineering and Physical Sciences Research CouncilQueen's University BelfastEuropean CommissionQueen's UniversityWellcome Trust
Mots-clésPhotothermal therapyMaterials scienceNanorodPlasmonLaserHyperthermiaIrradiationPhotothermal effectBiomedical engineeringNanotechnologyOptoelectronicsOpticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report, for the first time, crosslinked polymeric microneedle (MN) arrays and single needles (2 mm and 4.5 mm length) coated with gold nanorods (GnRs) to induce deep hyperthermia in a 3 mm-thickness skin model upon near infrared (NIR) laser irradiation. Using excised neonatal porcine skin as tissue model, it was seen that insertion capabilities of single prototypes were not affected by the coating, as around 80% of their length was inserted before and after coating. Insertion of MN arrays dropped from 74% to 55%, which could be attributed to a less sharp structure after the coating process. Nonetheless, GnRs-coated MN arrays achieved the highest increase in temperature in the skin model: over 15 °C after only 15 s of NIR laser irradiation (808 nm, 2 W cm-2). Surprisingly, removal of MN arrays after irradiation left no detectable polymer or plasmonic material behind, confirming the enhanced safety and minimally-invasive potential of this device for future biomedical applications of deep in skin hyperthermia.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
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)0,0010,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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