Magnetizing Cellulose Fibers with CoFe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> Nanoparticles for Smart Wound Dressing for Healing Monitoring Capability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In an attempt to address issues accompanying the unnecessary change of wound dressings of patients in traditional wound care management, we are developing smart wound dressing material, based on magnetic nanosensors, for wireless monitoring of the wound healing process. The technology is based on magnetizing the cellulose component of the dressing and tuning the resulting magnetic cellulose to respond to temperature changes of the wound. Here, we report the development of the magnetic cellulose through grafting of magnetic CoFe 2 O 4 nanoparticles (CoFe 2 O 4 NPs) onto cellulose fibers using a layer-by-layer method. Three different methods were used for the synthesis, but the CoFe 2 O 4 NPs with superior properties were obtained through hydrothermal autoclaving followed by annealing. They had 98% match to the XRD reference pattern and rod-like shape (agglomerating into nanowires), with diameter between 30 and 50 nm and length ranging from 582 nm to 5.42 μm and magnetization and demagnetization values of 84.5 emu g –1 and −84.5 emu g –1, respectively. Upon grafting the CoFe 2 O 4 NP onto fibers, the cellulose became magnetic, with magnetization values dependent on the initial concentration of the CoFe 2 O 4 NP in the grafting media. Computational investigation revealed that the CoFe 2 O 4 NPs are covalently bonded onto the cellulose fiber through the formation of −Co–O–C– bonding. In brief, the current findings advanced the development of a wireless wound-healing monitoring technology based on integration of sensory ferrimagnet CoFe 2 O 4 NPs into cellulose fibers of wound dressings.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle