An Integrated Wearable Sweat Sensing Patch for Passive Continuous Analysis of Stress Biomarkers at Rest
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Real‐time monitoring of mental stress biomarkers in sweat provides the possibility to evaluate mental status in a precise manner. In general, wearable sweat sensors suffer from inconvenient sweat collection, low levels of diagnostic biomarkers in sweat, sophisticated signal processing, and challenges with data visualization. To overcome these challenges, herein an integrated wearable sweat‐sensing patch for continuous analysis of stress biomarkers (cortisol, Mg 2+ , and pH) at rest is demonstrated. The sweat sensing patch comprised a microfluidic chip, a highly sensitive sensing platform, an on‐site signal processing circuitry (SPCs), and a smartphone installed with a home‐developed display software. The sweat collection at rest is realized using a microfluidic chip without perspiration assistance. A ternary composite electrode is designed to obtain good conductivity, high surface area, and massive reactive sites, thereby yielding excellent electrochemical performances and high sensitivity to trace stress biomarkers. The on‐site SPC has the function of signal transduction, conditioning, processing, and wireless transmission. The detection results can be displayed on a smartphone through the software. This work represents a significant scientific and technological advancement toward indexing mental stress status and can be used as an innovative tool for psychological diagnosis.
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.
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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle