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Enregistrement W4299462745 · doi:10.1002/adhm.202202362

A Conductive Hydrogel Microneedle‐Based Assay Integrating PEDOT:PSS and Ag‐Pt Nanoparticles for Real‐Time, Enzyme‐Less, and Electrochemical Sensing of Glucose

2022· article· en· W4299462745 sur OpenAlexafffund
Peyman GhavamiNejad, Amin GhavamiNejad, Hanjia Zheng, Karan Dhingra, Melisa Samarikhalaj, Mahla Poudineh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPEDOT:PSSMaterials scienceConductive polymerElectrochemistryNanoparticleNanotechnologyElectrical conductorEnzymeChemical engineeringPolymerChemistryElectrodeBiochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations112
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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