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Enregistrement W7055726441

Detection Of Sepsis Biomarkers Using Microfluidics

2021· dissertation· en· W7055726441 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisProcalcitoninBiomarkerOrgan dysfunctionGlasgow Coma ScaleProtein C
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sepsis is a “life-threatening organ dysfunction caused by a dysregulated host response to infection” that has a widespread impact on human life around the world. It affects more than 1.5 million people, killing at least 250,000 each year in the US alone and affects 90,000 people annually, with estimated mortality rates of up to 30% in Canada. Our understanding of the different biochemical pathways that in the progression of sepsis has improved patient care for sepsis patients. One part of patient care is the use of biomarkers for patient prognosis that draws on the full range of relevant and available information to model the possible outcomes for an individual. Numerous biomarkers have been studied for patient prognosis that includes Procalcitonin (PCT), C-reactive protein (CRP), TNF-α, cfDNA, protein C and PAI 1. Using a panel of multiple biomarkers provided more accuracy in patient prognosis than using individual biomarkers and one such panel that was proposed used cfDNA, protein C, platelet count, creatinine, Glasgow Coma Scale [GCS] score, and lactate. Commercial, low cost POC techniques were available for the measurement of all biomarkers besides cfDNA and protein C. The objective of this doctoral thesis was chosen to develop low cost, microfluidic devices for the measurement of protein C and cfDNA using nonspecific fluorescence dyes that would enable the eventual integration of the systems and improve patient prognosis. The measurement of protein C in plasma required the separation of protein C from interfering proteins in plasma. This was done through the development of a two-stage separation process that included the development of tunable agarose isoelectric gates for separating proteins using their isoelectric point and the miniaturization of immobilized metal affinity chromatography and its extension to Barium for the selective binding of proteins using their chemical affinity. This was performed in a xurographically fabricated chip to reduce costs and enable the use of geometric focusing of the electric field to enable the operation of the device at a lower applied voltage. The challenges faced with cfDNA were different due to the different characteristics of the material and less interference from plasma. The requirement was to measure the total cfDNA content with minimal cost in comparison to currently available techniques. This was achieved through the development of thread microfluidic devices that showed the use of thread for automated aliquoting of samples by controlling length and twists of the thread. Preconcentration and use of external apparatus was avoided by showing that thread could be used to amplify fluorescence response to a range that was sufficient for the measurement of cfDNA in sepsis patients. A portable fluorescence imaging setup was developed for this purpose and was used in demonstration for the measurement of cfDNA in plasma with sufficient resolution. In conclusion, we developed technologies for rapid and low-cost measurement of protein C and cfDNA using xurographic and thread-based microfluidics that may serve as valuable in improving patient prognosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2021
Routes d'admission1
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