The Anti-Inflammatory and Antibacterial Action of Nanocrystalline Silver and Manuka Honey on the Molecular Alternation of Diabetic Foot Ulcer: A Comprehensive Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Honey and silver have been used since ancient times for treating wounds. Their widespread clinical application has attracted attention in light of the increasing prevalence of antibiotic-resistant bacteria. While there have been a number of studies exploring the anti-inflammatory and antibacterial effects of manuka honey and nanocrystalline silver, their advantages and limitations with regard to the treatment of chronic wounds remain a subject of debate. The aim of this paper is to examine the evidence on the use of nanocrystalline silver and manuka honey for treating diabetic foot ulcers through a critical and comprehensive review of in vitro studies, animal studies, and in vivo studies. The findings from the in vitro and animal studies suggest that both agents have effective antibacterial actions. Their anti-inflammatory action and related impact on wound healing are unclear. Besides, there is no evidence to suggest that any topical agent is more effective for use in treating diabetic foot ulcer. Overall, high-quality, clinical human studies supported by findings from the molecular science on the use of manuka honey or nanocrystalline silver are lacking. There is a need for rigorously designed human clinical studies on the subject to fill this knowledge gap and guide clinical practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».