In vivo assessment of antimicrobial-treated textiles on skin microflora
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Antimicrobials may be incorporated into garments to protect the textiles, control malodour or to potentially reduce the spread of infection. Yet still not well understood is how antimicrobial-treated textiles may influence a person's resident microflora during wear, as limited in vivo testing has previously been carried out. The purpose of this paper is to assess whether normal skin microflora was altered as a result of contact with selected antimicrobial-treated fabrics. Design/methodology/approach – Three selected antimicrobial-treated fabrics (i.e. Fabric 1: triclosan; Fabric 2: zinc pyrithione derivative; and Fabric 3: silver chloride and titanium dioxide) were placed on the forearm of participants ( n =19). Bacterial counts obtained under treated and untreated fabrics following 24 hours of occlusion were compared. The antimicrobial efficacy of fabrics displayed in vitro was also compared with the activity displayed in vivo . Findings – Two of the three fabrics (Fabrics 1 and 2) reduced bacterial populations on the skin following 24 hours occlusion compared to the matched control fabrics (Fabric 1: p <0.05; Fabric 2: p <0.001). Whereas, following occlusion with Fabric 3 bacterial populations were not significantly different than the matched control. The present study demonstrated that in vitro assessment of antimicrobial capacities of fabrics do not necessarily predict the effects of such fabrics during wear. Originality/value – The paper highlights that in vivo studies are a necessary and important tool for understanding the interactions of an antimicrobial-treated fabric with the wearer's skin. As well, the new method developed can be used by other researchers to examine the potential impact on skin microflora due to contact with antimicrobial-treated textiles.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».