Recent advances and challenges: Translational research of minimally invasive wearable biochemical sensors
Notice bibliographique
Résumé
Wearable diagnostic devices that continuously monitor biomarkers of interest can significantly improve disease outcome. However currently, there is a lack of commercially available wearable biochemical health devices. Many of the commercially available devices are limited to monitoring the body's physical parameters. Even though we have seen progress in the development of minimally invasive wearable biochemical sensors (WBS), many challenges hinder their real-life implementation. In this review, we focus on studies that have evaluated the sensor's performance in vivo, classified as level 4 of the technology readiness level (TRL), to identify and understand the important technological factors and strategies towards the actualization of wearable biosensors. We first discuss recent progresses of WBS categorized by the transducers and target biofluid. Through comparative analysis, we show that sensor performance depends highly on the sensing element design such that the choice of bioreceptor, incorporation of nanomaterial, and surface area modifications have a profound effect on sensitivity, linear range, and stability. We observed that correctional analysis may be required to account the effect of external factors that can influence the sensor performance. Furthermore, translating in vitro sensor characterization is successful when monitoring simple biofluids, but personalized calibration that correlates the sensor response to a reference technique was observed to be the best method to accurately determine biomarker concentrations. By focusing on studies with validated in vivo experiments (compared to standard techniques), we assess how various design strategies influence the WBS’ in vivo performance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».