A method for the rapid fabrication of solid metal microneedles
Notice bibliographique
Résumé
Microneedles are an emerging technology that offer an alternative to traditional hypodermic needles for drug and vaccine delivery. Less than 1 mm in length, microneedles can penetrate the skin with little to no pain making them a suitable option for the 1-in-10 people that may avoid seeking medical care due to needle phobia. However, there are significant challenges with adapting existing microneedle fabrication methods for large scale manufacturing while matching the repeatability, reliability, and cost of current hypodermic needle mass production processes. In this work we present a novel method of fabricating microneedles using a modified automated wire bonding process that is highly suited for mass production due to existing widespread use of this process and equipment in the semiconductor industry. Microneedle arrays of different densities were fabricated on FR-4 based printed circuit board substrates using this automated process and tested by inserting into porcine skin tissue to determine insertion forces. The required insertion force generally increased with increasing array density due to the “bed of nails” effect and decreased with increasing insertion speed due to the viscoelastic properties of porcine skin tissue. Characterizing the correlations between insertion force, insertion speed, and array density are important for designing microneedle-based devices and applicators that can reliably penetrate skin. Microneedle arrays were also successfully created by automated wire bonding on polyimide-based printed circuit boards to demonstrate that this process can be done on flexible substrates. Further investigation with larger samples sizes is required to expand on the preliminary findings of this work.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».