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Enregistrement W4406882423 · doi:10.3389/frlct.2025.1502127

Capillary microfluidics for diagnostic applications: fundamentals, mechanisms, and capillarics

2025· article· en· W4406882423 sur OpenAlexaff
Elham Khanjani, Andrea Fergola, Joan Antoni López Martínez, Simin Nazarnezhad, Jasmina Casals‐Terré, Simone Luigi Marasso, Behrouz Aghajanloo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Lab on a Chip Technologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsCapillary actionNanotechnologyComputer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic systems, especially those using capillary forces, have recently attracted considerable interest due to their potential to facilitate passive fluid management in portable diagnostic devices and point-of-care settings. These systems utilize capillary forces to autonomously regulate fluid flow, eliminating the requirement for external power and providing a more straightforward and economical option compared to active microfluidic systems. This review examines the fundamental concepts of capillary-driven microfluidics, emphasizing significant progress in the design of capillary pumps and valves, as well as the influence of surface tension, wettability, and the geometrical configurations of microchannels on the enhancement of fluid dynamics. Furthermore, the review explores other configurations, such as porous and solid substrates, to illustrate their potential for healthcare and biochemical applications. Moreover, the challenges related to managing flow rates and enhancing the reproducibility of devices are addressed, alongside recent innovations designed to overcome these challenges. Capillary systems offer an effective and reliable foundation for developing miniaturized diagnostic instruments, which hold significant potential across various domains, including biological research and environmental monitoring.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,480
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations24
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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