A Conductive Hydrogel Microneedle‐Based Assay Integrating PEDOT:PSS and Ag‐Pt Nanoparticles for Real‐Time, Enzyme‐Less, and Electrochemical Sensing of Glucose
Notice bibliographique
Résumé
Continuous glucose meters (CGMs) have tremendously boosted diabetes care by emancipating millions of diabetic patients' need for repeated self-testing by pricking their fingers every few hours. However, CGMs still suffer from major deficiencies regarding accuracy, precision, and stability. This is mainly due to their dependency on an enzymatic detection mechanism. Here a low-cost hydrogel microneedle (HMN)-CGM assay fabricated using swellable dopamine (DA)-hyaluronic acid (HA) hydrogel for glucose interrogation in dermal interstitial fluid (ISF) is introduced. Platinum and silver nanoparticles are synthesized within the 3D porous hydrogel scaffolds for nonenzymatic electrochemical sensing of the glucose. Incorporation of a highly water dispersible conductive polymer, poly(3,4-ethylenedioxythiophene) polystyrene sulfonate (PEDOT:PSS) enhances the electrical properties of HMN array, making the patch suitable as the working electrode of the sensor. The in vitro and ex vivo characterization of this newly developed HMN patch is fully studied. The performance of the HMN-CGM for real-time measurement of glucose is also shown using a rat model of type 1 diabetes. The device introduces the first HMN-based assay for tracking important disease biomarkers and expect to pave the way for next generation of polymeric-based sensors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».