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Enregistrement W4408106221 · doi:10.54097/pvcp7g85

Advanced Biosensing for Early Detection of HIV

2025· article· en· W4408106221 sur OpenAlexaff
Jialiang Zhou

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensDoug Bragg Enterprises (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosensorHuman immunodeficiency virus (HIV)Computer scienceVirologyNanotechnologyMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early detection of the Human Immunodeficiency Virus (HIV) has, over the years, been very critical in ensuring effective intervention and, concurrently, controlling the rates of transmission. However, there are serious challenges to a set of conventional diagnostic methods, especially in that window period, the period in which the concentration of the virus may remain low enough to be missed. This paper reviews how such a diagnosis could be achieved using biosensors. Biosensors are made up of detection elements and biological detection elements. These put together can achieve high sensitivity and specificity in the detection of HIV biomarkers. These biomarkers are at low levels. This review is focused on a few biosensing strategies, electrochemical and optical biosensors, and AuNPs and CNTs integration nanomaterials that can be employed to enhance biosensors. It should also consider the point-of-care testing that is called for in resource-constrained areas around the world. The survey indicates that biosensors tend to be more effective than traditional methods in the early detection of HIV infection. Those are quicker and more accurate results that these devices used to produce effective outcomes.

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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2025
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