An omniphobic lubricant-infused coating produced by chemical vapor deposition of hydrophobic organosilanes attenuates clotting on catheter surfaces
Notice bibliographique
Résumé
ABSTARCT: Catheter associated thrombosis is an ongoing problem. Omniphobic coatings based on tethering biocompatible liquid lubricants on self-assembled monolayers of hydrophobic organosilanes attenuate clotting on surfaces. Herein we report an efficient, non-invasive and robust process for coating catheters with an antithrombotic, omniphobic lubricant-infused coating produced using chemical vapor deposition (CVD) of hydrophobic fluorine-based organosilanes. Compared with uncoated catheters, CVD coated catheters significantly attenuated thrombosis via the contact pathway of coagulation. When compared with the commonly used technique of liquid phase deposition (LPD) of fluorine-based organosilanes, the CVD method was more efficient and reproducible, resulted in less disruption of the outer polymeric layer of the catheters and produced greater antithrombotic activity. Therefore, omniphobic coating of catheters using the CVD method is a simple, straightforward and non-invasive procedure. This method has the potential to not only prevent catheter thrombosis, but also to prevent thrombosis on other blood-contacting medical devices.
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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 ».