Towards Fully Integrated Portable Sensing Devices for COVID-19 and Future Global Hazards: Recent Advances, Challenges, and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Since the onset of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, this fatal disease has been the leading cause of the death of more than 3.9 million people around the world. This tragedy taught us that we should be well-prepared to control the spread of such infectious diseases and prevent future hazards. As a consequence, this pandemic has drawn the attention of many researchers to the development of portable platforms with short hands-on and turnaround time suitable for batch production in urgent pandemic situations such as that of COVID-19. Two main groups of diagnostic assays have been reported for the detection of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) including nucleic acid-based and protein-based assays. The main focus of this paper is on the latter, which requires a shorter time duration, less skilled technicians, and faces lower contamination. Furthermore, this paper gives an overview of the complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) biosensors, which are potentially useful for implementing point-of-care (PoC) platforms based on such assays. CMOS technology, as a predominant technology for the fabrication of integrated circuits, is a promising candidate for the development of PoC devices by offering the advantages of reliability, accessibility, scalability, low power consumption, and distinct cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».