Utilizing Gradient Porous Graphene Substrate as the Solid-Contact Layer To Enhance Wearable Electrochemical Sweat Sensor Sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Wearable sweat monitoring represents an attractive opportunity for personalized healthcare and for evaluating sports performance. One of the limitations with such monitoring, however, is water layer formation upon cycling of ion-selective sensors, leading to degraded sensitivity and long-term instability. Our report is the first to use chemical vapor deposition-grown, three-dimensional, graphene-based, gradient porous electrodes to minimize such water layer formation. The proposed design reduces the ion diffusion path within the polymeric ion-selective membrane and enhances the electroactive surface for highly sensitive, real-time detection of Na+ ions in human sweat with high selectivity. We obtained a 7-fold enhancement in electroactive surface against 2D electrodes (e.g., carbon, gold), yielding a sensitivity of 65.1 ± 0.25 mV decade–1 (n = 3, RSD = 0.39%), the highest to date for wearable Na+ sweat sensors. The on-body sweat sensing performance is comparable to that of ICP-MS, suggesting its feasibility for health evaluation through sweat.
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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) | 0,000 | 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 ».