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Enregistrement W3186746313 · doi:10.11575/prism/38949

Developing a microfluidic-microwave platform for real-time, non-invasive and sensitive monitoring of pathogens and antibiotic susceptibility testing

2020· dissertation· en· W3186746313 sur OpenAlexfundno aff
Rakesh Narang

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsComputer scienceNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidics and microelectromechanical systems (MEMS) are areas of studies that have become highly valued for their point-of-care (POC) and high-throughput potential, particularly in healthcare and biomedical applications. However, lab-on-a-chip devices often require supplementary equipment to operate such as pumps, computers, analyzers, valves, etc. This creates a lab-around-a-chip environment. Therefore, capillary fluidics has been developed to eliminate the need of some external machines such as pumps and valves. By capitalizing upon geometric changes to create a specific hydrodynamic profile, capillary fluidics creates an autonomous fluid delivery system for microfluidics which renders devices simple to use in POC environments. Furthermore, it is easily implemented with various sensory methods, such as optical, electrochemical or microwave sensing. One application in which capillary fluidics can vastly improve the quality of service is infection diagnosis and antibiotic susceptibility testing. Due to issues with infection diagnosis and outdated antibiotic susceptibility testing (AST) methods, physicians are over-prescribing broad-spectrum antibiotics. This coupled with patients’ non-compliance in antibiotic administration gives pathogens the ability to evolve a resistance to antibiotics. The root of the underlying issue creates a critical need to focus on bacterial infection diagnosis and AST, as contemporary practices require up to two weeks, are expensive, labor intensive, and lack the potential for point-of-care testing. Therefore, diagnosis and AST are not performed in most cases leading to broad-spectrum antibiotic prescriptions being overused. For the application of monitoring pathogens and performing AST, microwave sensing was selected for highly sensitive and relatively inexpensive implementation. Microwave resonators generate electrical fields and detect dielectric shifts within their sensing zone to characterize bioassays in a real-time, sensitive and non-invasive manner. Currently, microwave sensors are being optimized with multiple resonators to further optimize sensitivity and selectivity for biomedical applications. This makes microwave sensing an attractive approach to couple with capillary microfluidics for infection diagnosis and AST. This work aims to provide a proof of concept in coupling capillary microfluidics with planar microwave resonators to create a sensing platform to monitor the growth and antibiotic susceptibility of E. coli.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,078
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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