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Enregistrement W4399429474 · doi:10.1002/adma.202402009

Multifunctional Dopamine‐Based Hydrogel Microneedle Electrode for Continuous Ketone Sensing

2024· article· en· W4399429474 sur OpenAlexafffund
Irfani R. Ausri, Sadegh Sadeghzadeh, Subhamoy Biswas, Hanjia Zheng, Peyman GhavamiNejad, Michelle Huynh, Fatemeh Keyvani, Erfan Shirzadi, Fasih A. Rahman, Joe Quadrilatero, Amin GhavamiNejad, Mahla Poudineh

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesBreakthrough T1D CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésKetoneCatecholDopamineMaterials scienceCombinatorial chemistryChemistryOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic ketoacidosis (DKA), a severe complication of type 1 diabetes (T1D), is triggered by production of large quantities of ketone bodies, requiring patients with T1D to constantly monitor their ketone levels. Here, a skin-compatible hydrogel microneedle (HMN)-continuous ketone monitoring (HMN-CKM) device is reported. The sensing mechanism relies on the catechol-quinone chemistry inherent to the dopamine (DA) molecules that are covalently linked to the polymer structure of the HMN patch. The DA serves the dual-purpose of acting as a redox mediator for measuring the byproduct of oxidation of 3-beta-hydroxybutyrate (β-HB), the primary ketone bodies; while, also facilitating the formation of a crosslinked HMN patch. A universal approach involving pre-oxidation and detection of the generated catechol compounds is introduced to correlate the sensor response to the β-HB concentrations. It is further shown that real-time tracking of a decrease in ketone levels of T1D rat model is possible using the HMN-CKM device, in conjunction with a data-driven machine learning model that considers potential time delays.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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