Characterization of an air‐spun poly(<scp>L</scp>‐lactic acid) nanofiber mesh
Notice bibliographique
Résumé
It was previously showed that PLLA nanofiber mesh promoted good endothelial cell proliferation. A new technique was developed to produce nanofibers by air jet spinning inside the tubular shape of vascular prostheses and to characterize this nanofiber mesh. Polymer macromolecule stability was assessed by gel permeation chromatography. Thermal analyses were conducted with differential scanning calorimetry and dynamic mechanical analysis on PLLA nanofibers obtained with 4% and 7% solutions (w/v) in chloroform. Polyethylene terephthalate (PET) was also treated with atmospheric pressure dielectric barrier discharge under air or nitrogen atmosphere to optimize PLLA nanofiber adherence, assessed by peel tests. Air spinning induced a reduction of number-average molecular weight (M(n)) for the 7% PLLA solution but not for the 4% solution. The nanofibers were more crystalline and less sensible to viscoelastic relaxation as a function of aging in the 4% solution than in the 7% solution. Discharge treatment of the PET promoted identical surface modification on PET film and PET textile surfaces. Moreover, the best PLLA nanofibers adhesion results were obtained under nitrogen atmosphere. This study demonstrates that it is possible to coat the internal side of tubular vascular prostheses with PLLA nanofibers, and provides a better understanding of the air spinning process as well as optimizing nanofibers adhesion.
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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 ».