Biosensors in healthcare: an overview
Notice bibliographique
Résumé
This chapter reviews the history of biosensors, its principles, materials used, and its application in glucose monitoring and respiratory airflow monitoring. Chapter Contents: 14.1 Introduction 14.2 Monitoring principles: transducers 14.3 Diabetes and the need for glucose monitoring 14.4 Biosensor for monitoring glucose 14.5 Historical perspectives of glucose biosensors 14.5.1 First generation of glucose biosensor 14.5.2 Second generation of glucose biosensors 14.5.3 Third generation of glucose biosensors 14.5.4 Continuous glucose monitoring systems 14.5.5 Noninvasive glucose monitoring system 14.6 Respiratory airflow monitoring sensor 14.6.1 Pressure and acoustic sensing devices 14.6.2 Thermal flow sensors 14.6.3 Humidity sensors 14.6.4 CO2 sensors 14.6.5 Indirect sensors 14.6.6 Torso devices 14.6.7 Magnetometry 14.6.8 Respiratory inductance plethysmograph 14.6.9 Strain gauge 14.6.10 Transthoracic impedance plethysmograph 14.6.11 Electrocardiographic sensor 14.6.12 Electromyographic sensors 14.6.13 Photoplethysmographic sensor 14.7 Conclusion References Inspec keywords: biomedical equipment; patient monitoring; biochemistry; biosensors; health care; sugar; pneumodynamics Other keywords: glucose monitoring; healthcare; respiratory airflow monitoring; biosensors Subjects: Physical chemistry of biomolecular solutions and condensed states; Biosensors; Haemodynamics, pneumodynamics; Biomedical measurement and imaging; Biosensors; Biomedical engineering
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
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 ».