Nanomaterials-Based Electrochemical Δ9-THC and CBD Sensors for Chronic Pain
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain is now included in the designation of chronic diseases, such as cancer, diabetes, and cardiovascular disease, which can impair quality of life and are major causes of death and disability worldwide. Pain can be treated using cannabinoids such as Δ9-tetrahydrocannabinol (Δ9-THC) and cannabidiol (CBD) due to their wide range of therapeutic benefits, particularly as sedatives, analgesics, neuroprotective agents, or anti-cancer medicines. While little is known about the pharmacokinetics of these compounds, there is increasing interest in the scientific understanding of the benefits and clinical applications of cannabinoids. In this review, we study the use of nanomaterial-based electrochemical sensing for detecting Δ9-THC and CBD. We investigate how nanomaterials can be functionalized to obtain highly sensitive and selective electrochemical sensors for detecting Δ9-THC and CBD. Additionally, we discuss the impacts of sensor pretreatment at fixed potentials and physiochemical parameters of the sensing medium, such as pH, on the electrochemical performance of Δ9-THC and CBD sensors. We believe this review will serve as a guideline for developing Δ9-THC and CBD electrochemical sensors for point-of-care applications.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».