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Enregistrement W4412541033 · doi:10.1149/ma2025-01602907mtgabs

(<i>Invited</i>) Translation of Plasmonic Sensors for Point-of-Care Monitoring

2025· article· en· W4412541033 sur OpenAlexaboutno aff
Jean‐François Masson

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint of careTranslation (biology)PlasmonPoint (geometry)Point-of-care testingNanotechnologyComputer scienceMedicineOptoelectronicsPhysicsMaterials scienceChemistryNursingPathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation, we will focus on the recent use of plasmonic sensors for clinical trials to monitor the presence of antibodies elicited by individuals who have been infected or vaccinated against COVID-19 and to monitor patients before blood donation or transfusion. In this case, we were using a portable SPR platform to screen for the presence of antibodies or proteins in the sera of individuals. In the case of COVID, we have measured the quality of their immune response with affinity and pseudo-neutralization assays in more than 1000 clinical samples. We will present data on the immune response to the original strain and to a number of variants of concern in Canada and elsewhere, and how it correlates with more established biological techniques such as ELISA and microneutralization. The second example will showcase our efforts in monitoring IgA and ferritin in blood in the context of blood drives and transfusions. We will also show a new method to rapidly collect serum from blood to facilitate deployment of the sensors at the point of need.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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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