Powering the future: Exploring self‐charging cardiac implantable electronic devices and the Qi revolution
Notice bibliographique
Résumé
The incidence and prevalence of cardiovascular diseases (CVD) have risen over the last few decades worldwide, resulting in a cost burden to healthcare systems and increasingly complex procedures. Among many strategies for treating heart diseases, treating arrhythmias using cardiac implantable electronic devices (CIEDs) has been shown to improve quality of life and reduce the incidence of sudden cardiac death. The battery-powered CIEDs have the inherent challenge of regular battery replacements depending upon energy usage for their programmed tasks. Nanogenerator-based energy harvesters have been extensively studied, developed, and optimized continuously in recent years to overcome this challenge owing to their merits of self-powering abilities and good biocompatibility. Although these nanogenerators and others currently used in energy harvesters, such as biofuel cells (BFCs) exhibit an infinite spectrum of uses for this novel technology, their demerits should not be dismissed. Despite the emergence of Qi wireless power transfer (WPT) has revolutionized the technological world, its application in CIEDs has yet to be studied well. This review outlines the working principles and applications of currently employed energy harvesters to provide a preliminary exploration of CIEDs based on Qi WPT, which may be a promising technology for the next generation of functionalized CIEDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».