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Enregistrement W4400308380 · doi:10.3390/mi15070856

Smart Contact Lenses in Ophthalmology: Innovations, Applications, and Future Prospects

2024· review· en· W4400308380 sur OpenAlexaff
Kevin Y. Wu, Archan Dave, Marjorie Carbonneau, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact lensSmart materialNanotechnologyOptometryEngineeringMedicineOphthalmologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart contact lenses represent a breakthrough in the intersection of medical science and innovative technology, offering transformative potential in ophthalmology. This review article delves into the technological underpinnings of smart contact lenses, emphasizing the current landscape and advancements in biosensors, power supply, biomaterials, and the transmission of ocular information. This review further applies new innovations to their emerging role in the diagnosis, monitoring, and management of various ocular conditions. Moreover, we explore the impact of technical innovations on the application of smart contact lenses in monitoring glaucoma, managing postoperative care, and dry eye syndrome, further elucidating the non-invasive nature of these devices in continuous ocular health monitoring. The therapeutic potential of smart contact lenses such as treatment through targeted drug delivery and the monitoring of inflammatory biomarkers is also highlighted. Despite promising advancements, the implementation of smart contact lenses faces technical, regulatory, and patient compliance challenges. This review synthesizes the recent advances to provide an outlook on the state of smart contact lens technology. Furthermore, we discuss future directions, focusing on potential technological enhancements and new applications within ophthalmology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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