Antibiofilm Efficacy of DispersinB<sup>®</sup> Wound Spray Used in Combination with a Silver Wound Dressing
Notice bibliographique
Résumé
Chronic wounds including diabetic foot ulcers, pressure ulcers, and venous leg ulcers are a worldwide health problem. As the traditional methods of treatment have proven ineffective against chronic wounds involving biofilms, there is an unmet clinical need for developing products with an antibiofilm component that inhibits and/or disrupts biofilms and thus make the biofilm-embedded bacteria more susceptible to antimicrobial therapy. We developed a DispersinB® antibiofilm enzyme-based wound spray for treating chronic wounds in conjunction with an antimicrobial. Under in vitro conditions, the DispersinB® and Acticoat™ combination performed significantly better (P < 0.05) than Acticoat™ alone, indicating the synergy between the two compounds because of DispersinB® enhancing the antimicrobial activity of Acticoat™. Furthermore, DispersinB® wound spray enhanced the antimicrobial activity of Acticoat™ in a chronic wound mouse model of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infection. Thus, this novel combination of DispersinB® and Acticoat™, an antimicrobial dressing, prompts clinical evaluation for potential applications in biofilm-based chronic wound management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».