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Enregistrement W4285399868 · doi:10.1149/ma2022-01532191mtgabs

(Digital Presentation) Development of an Electrochemical Microfluidic Device with on-Platform Sample Collection

2022· article· en· W4285399868 sur OpenAlexaff
Houda Shafique, Roozbeh Siavash Moakhar, Carolina del Real Mata, Tamer Abdel Fatah, Imman I. Hosseini, Sripadh Guptha Yedire, Justin de Vries, Julia C. Strauss, Sara Mahshid

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsPoint of carePoint-of-care testingComputer scienceFluidicsConsumablesNanotechnologySample (material)MiniaturizationEmbedded systemComputer hardwareMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringMedicineChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) continues to develop, the need for portable rapid testing platforms remains prevalent to provide patients with accurate and quantitative diagnostic and serosurveillance information at the point-of-care. The current gold standard detection techniques like RT-PCR and ELISA require trained personnel to perform lengthy protocols, resulting in a long turnover from sample collection to result acquisition. Herein, we propose an electrochemical microfluidic device for on-platform detection of viral proteins and antibodies at the point-of-care in a multiplexed manner. Miniaturization technology through the use of microfluidic devices offers numerous advantages including low reagent consumption, high fluidic control, reduced reaction times, inexpensive applications, and the possibility of throughput analysis. Electrochemical detection can provide advantages in cost effective fabrication, high sensitivity and simple instrumentation using a standard 3-electrode (working, reference, and counter) setup. Our platform proposes the design of an electrochemical cell with an enhanced working electrode to act as the detection assay with microfluidic channels to facilitate sample collection and pre-treatment; an integrated saliva collection kit and lancing device enabled the use of both untreated saliva from direct self-collection and whole blood from a finger prick. Automated fluid manipulation reduced the potential of user contamination through the implementation of suction-based flow. The electrochemical microfluidic device was encased in a 3D-printed cartridge for the fabrication of a fully integrative technology on a single platform with the potential to be used at the point-of-care in both clinical and commercial applications using direct biofluids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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