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Enregistrement W4386408249 · doi:10.1016/j.actbio.2023.08.057

Piezoelectric nanogenerators for self‐powered wearable and implantable bioelectronic devices

2023· review· en· W4386408249 sur OpenAlex
Kuntal Kumar Das, Bikramjit Basu, Pralay Maiti, Ashutosh Kumar Dubey

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueActa Biomaterialia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Human Resource DevelopmentCanadian Society of TransplantationScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationMinistry of Education, India
Mots-clésMaterials scienceWearable computerPiezoelectricityWearable technologyNanotechnologyEngineeringComposite materialEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the recent innovations in the field of personalized healthcare is the piezoelectric nanogenerators (PENGs) for various clinical applications, including self-powered sensors, drug delivery, tissue regeneration etc. Such innovations are perceived to potentially address some of the unmet clinical needs, e.g., limited life-span of implantable biomedical devices (e.g., pacemaker) and replacement related complications. To this end, the generation of green energy from biomechanical sources for wearable and implantable bioelectronic devices gained considerable attention in the scientific community. In this perspective, this article provides a comprehensive state-of-the-art review on the recent developments in the processing, applications and associated concerns of piezoelectric materials (synthetic/biological) for personalized healthcare applications. In particular, this review briefly discusses the concepts of piezoelectric energy harvesting, piezoelectric materials (ceramics, polymers, nature-inspired), and the various applications of piezoelectric nanogenerators, such as, self-powered sensors, self-powered pacemakers, deep brain stimulators etc. Important distinction has been made in terms of the potential clinical applications of PENGs, either as wearable or implantable bioelectronic devices. While discussing the potential applications as implantable devices, the biocompatibility of the several hybrid devices using large animal models is summarized. This review closes with the futuristic vision of integrating data science approaches in developmental pipeline of PENGs as well as clinical translation of the next generation PENGs. STATEMENT OF SIGNIFICANCE: Piezoelectric nanogenerators (PENGs) hold great promise for transforming personalized healthcare through self-powered sensors, drug delivery systems, and tissue regeneration. The limited battery life of implantable devices like pacemakers presents a significant challenge, leading to complications from repititive surgeries. To address such a critical issue, researchers are focusing on generating green energy from biomechanical sources to power wearable and implantable bioelectronic devices. This comprehensive review critically examines the latest advancements in synthetic and nature-inspired piezoelectric materials for PENGs in personalized healthcare. Moreover, it discusses the potential of piezoelectric materials and data science approaches to enhance the efficiency and reliability of personalized healthcare devices for clinical 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,252 · 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