Remote‐Controlled Sensing and Drug Delivery via 3D‐Printed Hollow Microneedles
Notice bibliographique
Résumé
Remote health monitoring and treatment serve as critical drivers for advancing health equity, bridging geographical and socioeconomic disparities, ensuring equitable access to quality healthcare for those in underserved or remote regions. By democratizing healthcare, this approach offers timely interventions, continuous monitoring, and personalized care independent of one's location or socioeconomic status, thereby striving for an equitable distribution of health resources and outcomes. Meanwhile, microneedle arrays (MNAs), revolutionize painless and minimally invasive access to interstitial fluid for drug delivery and diagnostics. This paper introduces an integrated theranostic MNA system employing an array of colorimetric sensors to quantitatively measure -pH, glucose, and lactate, alongside a remotely-triggered system enabling on-demand drug delivery. Integration of an ultrasonic atomizer streamlines the drug delivery, facilitating rapid, pumpless, and point-of-care drug delivery, enhancing system portability while reducing complexities. An accompanying smartphone application interfaces the sensing and drug delivery components. Demonstrated capabilities include detecting pH (3 to 8), glucose (up to 16 mm), and lactate (up to 1.6 mm), showcasing on-demand drug delivery, and assessing delivery system performance via a scratch assay. This innovative approach confronts drug delivery challenges, particularly in managing chronic diseases requiring long-term treatment, while also offering avenues for non-invasive health monitoring through microneedle-based sensors.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».