Point of care sepsis diagnosis: Exploring microfluidic techniques for sample preparation, biomarker isolation, and detection
Notice bibliographique
Résumé
According to the third international consensus definition (sepsis-3), sepsis is defined as life-threatening organ dysfunction resulting from an uncontrolled host response to infection. Sepsis remains a leading cause of global mortality, largely due to the difficulty of achieving a timely diagnosis. The conventional diagnostic approaches for sepsis often face limitations in speed, portability, sensitivity, and specificity, which can lead to delayed or missed diagnoses. In response, microfluidic devices have emerged as powerful tools for point-of-care precise sample handling and preparation, enabling efficient isolation and detection of sepsis-causing bacteria and biomarkers. Fabrication techniques of these microfluidic devices, ranging from photolithography to xurography, have significantly advanced and paved the way for complex designs and improved functionality. Microfluidic platforms offer various benefits in sepsis diagnosis and prognosis. They facilitate rapid and automated sample processing, enhancing turnaround times and reducing the risk of contamination. Moreover, the integration of microfluidic systems with advanced detection methods enables the simultaneous analysis of multiple biomarkers, thereby enhancing diagnostic accuracy and prognostic capabilities. This review explores the evolution of sepsis diagnosis from traditional lab based methods to the use of microfluidic technology that can facilitate point of care diagnostics and discusses emerging trends in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».