Combination of the insulator‐based dielectrophoresis and hydrodynamic methods for separating bacteria smaller than 3 μm in bloodstream infection: Numerical simulation approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bloodstream infections have a high mortality rate with >80,000 deaths per year in North America. The inability to detect pathogens quickly in the early stages of the infection causes high mortality. Such inability has led to a growing interest in developing a rapid, sensitive, and specific method for identifying these pathogens. The rapid detection of bloodstream infections requires the rapid and efficient separation of bacteria from the blood. But the problem is that the number of bacteria is much lower than other blood components. The blood culture step needs to be accomplished first for bacteria identification and antibiotic susceptibility testing. As the blood culture is time‐consuming, a method based on the insulator‐based has been presented that increases the number of bacteria by combining the blood culture method and increasing the concentration. In this model, the dielectrophoresis technique was utilized in a curved microchannel with a constriction for sorting three particle sizes including 9, 7–4 μm, as well as smaller than 3 μm. The results showed that the applied voltage and the channel dimensions affect separation efficiency. Suppose these values are properly selected (for example, a voltage of 110 V that was causing the maximum electric field of 200 V/cm). The proposed model can completely (100%) separate larger than 9 μm and smaller than 3 μm particles. The proposed model has simple geometry and is considered an appropriate technique for sorting all bacteria separation in bloodstream infection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».