Biosensors with left ventricular assist devices
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure imposes a significant global health burden, standing as a primary contributor to mortality. Various indicators and physiological shifts within the body may hint at distinct cardiac conditions. Specific biosensors have the capability to identify these changes. Integrating or embedding these biosensors into mechanical circulatory support devices (MCSDs), such as left ventricular assist devices (LVADs), becomes crucial for monitoring alterations in biochemical and physiological factors subsequent to an MCSD implantation. Detecting abnormal changes early in the course of disease progression will allow for improved patient outcomes and prognosis following an MCSD implantation. The aim of this review is to explore the available biosensors that may be coupled or implanted alongside LVADs to monitor biomarkers and changes in physiological parameters. Different fabrication materials for the biosensors are discussed, including their advantages and disadvantages. This review also examines the feasibility of integrating feedback control mechanisms into LVAD systems using data from the biosensors. Challenges facing this emerging technology and future directions for research and development are outlined as well. The overarching goal is to provide an overview of how implanted biosensors may improve the performance and outcomes of LVADs through continuous monitoring and closed-loop control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,012 |
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 ».