Development of Robust Chitosan–Silica Class II Hybrid Coatings with Antimicrobial Properties for Titanium Implants
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to develop robust class II organic–inorganic films as antibacterial coatings on titanium alloy (Ti6Al4V) implants. Coating materials were prepared from organic chitosan (20–80 wt.%) coupled by 3-glycydoxytrimethoxysilane (GPTMS) with inorganic tetraethoxysilane (TEOS). These hybrid networks were imbedded with antimicrobial silver nanoparticles (AgNPs) and coated onto polished and acid-etched Ti6Al4V substrates. Magic-angle spinning nuclear magnetic resonance (13CMAS-NMR), attenuated total reflectance Fourier-transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR) and the ninhydrin assay, confirmed the presence and degree of covalent crosslinking (91%) between chitosan and GPTMS. Scanning electron microscopy (SEM) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) identified surface roughness and microtopography on thin films and confirmed homogeneous distribution of elements throughout the coating. Cross-hatch and tensile adhesion testing demonstrated the robustness and adherence (15–20 MPa) of hybrid coatings to acid-etched titanium substrates. Staphylococcus aureus and Escherichia coli cultures and their biofilm formation were inhibited by all hybrid coatings. Antibacterial effects increased markedly for coatings loaded with AgNPs and appeared to increase with chitosan content in biofilm assays. These results are promising in the development of class II hybrid materials as robust and highly adherent antibacterial films on Ti6Al4V implants.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».