High throughput fabrication of robust solid microneedles
Notice bibliographique
Résumé
Needles are a key, and very common, component of modern medicine, used primarily for drug delivery and blood withdrawals. There are, however, many drawbacks to their use, such as insertion pain, tissue damage, and the development of fears and avoidance of medical care, especially in younger patients. Needle phobia (extreme fear of needles associated with avoidance) affects 1 in 10 people, who are then likely to avoid seeking any medical care. In addition, there are significant populations living with medical conditions, such as diabetes, that require multiple daily injections for effective management of their chronic health condition. Microneedles are small needles less than 1 mm in length that penetrate the skin with minimal or no pain. Microneedles can also reduce tissue damage that can lead to scarification and localized drug resistance in high frequency injection sites. By using high accuracy automated microfabrication techniques, we have developed a new method of quickly and effectively making microneedle arrays capable of interfacing with existing technologies, such as insulin pens and traditional syringes. This work shows a microneedle system which is inexpensive to mass fabricate and preliminary results point to minimal patient pain compared to other microneedle devices. The microneedle construction from a thin metal wire means there is minimal risk of fracture and deposition of material in the dermis that traditional polymeric or silicon microneedles face. This work presents the basis for a pain free injection system that will have significant impacts on patient health, both physical and mental, and healthcare system costs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,015 | 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 ».