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Enregistrement W4409381379 · doi:10.1002/adma.202419155

Micro‐ and Nano‐Bots for Infection Control

2025· review· en· W4409381379 sur OpenAlex
Azin Rashidy Ahmady, Shadman Khan, Hong Han, Wei Gao, Zeinab Hosseinidoust, Tohid F. Didar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Malware Detection Techniques
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceNano-NanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical micro- and nano-bots (MMBs and MNBs) have attracted a lot of attention owing to their precise motion for accessing difficult-to-reach areas in the body. These emerging tools offer the promise of non-invasive diagnostics and therapeutics for a wide range of ailments. Here, it is highlighted how MMBs and MNBs can revolutionize infection management. The latest applications of MMBs and MNBs are explored for infection prevention, including their use as accurate, minimally invasive surgeons and diagnosis, where they function as sensitive and rapid biosensors or carriers for contrast agents for real-time imaging of infected tissue. Further, the applications are outlined in treatment serving as anti-biofilm agents and smart carriers for antibiotics and anti-infective biologics. The current challenges in designing MMBs and MNBs are highlighted for overcoming immune barriers, moving to deep infected tissue, and swimming in low Reynolds numbers and discuss mitigating strategies. Finally, as a future perspective, the potential advantages of multi-drive propulsion, bioinspired, and artificial-intelligence-trained MMBs and MNBs are discussed, with a special focus on challenges and opportunities for their commercialization.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
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)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,315 · 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