Microneedle-Integrated Screen-Printed Electrode Modified with Gold Nanoparticle-Boron-Doped Diamond Nanoparticle Nanocomposites for Electrochemical Theophylline Detection
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Theophylline is a drug with a narrow therapeutic index, with normal plasma levels ranging from 10 to 20 mg/L. Theophylline overdose can lead to several symptoms, including nausea, vomiting, headaches, pancreatitis, and death. Thus, it is important to monitor theophylline after its consumption. Microneedles (MNs) can be integrated with screen-printed electrodes (SPE) to enable the minimally invasive monitoring of theophylline. In this study, we developed a highly sensitive and accurate electrochemical sensor to detect theophylline based on a gold nanoparticle/boron-doped diamond nanoparticle nanocomposite-modified SPE (AuNP-BDDNP/SPE). In addition, this study aims to determine the feasibility of MN integration with AuNP-BDDNP/SPE for theophylline detection. UV–vis, TEM, and XPS confirmed the successful synthesis of AuNP-BDDNP, whereas FESEM images confirmed the successful modification of SPE. Theophylline detection was performed using differential pulse voltammetry (DPV) with concentrations ranging from 20 to 140 μM, producing an R 2 value of 0.999, an LOD of 0.14 μM, and an LOQ of 0.48 μM. AuNP-BDDNP/SPE was also selective in the presence of interferents. AuNP-BDDNP/SPE can accurately detect theophylline in urine, coffee, and capsule samples. Moreover, AuNP-BDDNP/SPE was successfully integrated with MNs, maintaining the accuracy for detecting theophylline in urine, coffee, and capsule samples. AuNP-BDDNP/SPE demonstrated excellent performance in theophylline detection and can potentially be successfully integrated with MNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».