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Enregistrement W7077081742 · doi:10.1016/j.apmt.2025.102891

Efficient sweat induction and pilocarpine delivery on the forearm but not the palm using coated microneedles in humans

2025· article· en· W7077081742 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueApplied Materials Today · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésIontophoresisSWEATPilocarpinePalmForearmSweat glandReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Pilocarpine-coated microneedles were developed for sweat induction in humans. • Efficacy was validated against iontophoresis on the forearm. • High test-retest reliability was confirmed on the forearm. • Effectiveness and reliability were reduced in thick skin regions like the palm. • A promising method to induce sweat for evaluating sweating function. The modulation of sweating via pharmacologic manipulation is widely employed in research, diagnostics, and therapeutics of the sweating response. However, its application requires a user-friendly drug delivery system that can be applied to various skin regions with varying permeability. In this study, we evaluated the effectiveness of a new pilocarpine-coated microneedle array for sweat induction on the forearm (non-glabrous, thin skin) and palm (glabrous, thick skin) in healthy young adults. The pilocarpine-coated microneedle arrays induced sweating on the forearm, which was highly consistent with responses observed using the iontophoretic application of pilocarpine. Further, it offered superior controlled delivery capabilities along with excellent reproducibility. However, its effectiveness was reduced on the palm, highlighting the possible roles of mechanical, anatomical, and physiological properties in microneedle-mediated drug delivery. Altogether, we show that pilocarpine-coated microneedle arrays is an effective method to induce sweating in thin, non-glabrous skin.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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