Advances in Electrochemical Biosensors for COVID-19 Detection: Progress, Challenges, and Future Perspectives: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has led to over 770 million confirmed cases and nearly 7 million deaths globally as of early 2024, highlighting the urgent need for rapid, scalable, and accurate diagnostic tools. Electrochemical biosensors have gained increasing attention due to their miniaturization, affordability, and rapid response time. This review presents a structured and critical summary of electrochemical biosensing strategies applied to COVID-19 diagnostics, with an emphasis on genosensors, immunosensors, and label-free detection techniques. Key electrochemical methods—including voltammetry, amperometry, potentiometry, and electrochemical impedance spectroscopy—are discussed in the context of detecting viral proteins, nucleic acids, and antibodies. Notably, over 250 studies published since 2020 have demonstrated biosensors with detection limits as low as 1 fg/mL and response times under 10 min. The integration of nanomaterials such as graphene, carbon nanotubes, and transition metal dichalcogenides is reviewed for their role in enhancing signal output and biorecognition specificity. A bibliometric analysis of 779 articles (1985–2024) highlights global research trends and emerging areas. By consolidating these advancements and limitations, this review aims to guide researchers developing next-generation diagnostic tools for pandemic preparedness and infectious disease control.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».