Oxygen-Sensing Biomaterial Construct for Clinical Monitoring of Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oxygen is essential to wound healing; therefore, accurate monitoring can guide clinical decisions. Clinical wound assessment is often subjective, and tools to monitor wound oxygen are typically expensive, indirect, and highly variable. This study demonstrates the utility of a novel, low-cost oxygen-sensing thin film for serial assessment of wound oxygenation. DESIGN: Dual-layer films were fabricated with boron oxygen-sensing nanoparticles (BNPs) impregnated into a chitosan-polycaprolactone layer for direct wound bed contact with a relatively oxygen impermeable calcium alginate surface layer. The BNPs are a dual-emissive difluoroboron β-diketonate dye incorporated into poly(lactic acid) nanoparticles. Under UV excitation, the BNPs emit fluorescence based on concentration and oxygen-sensitive phosphorescence. The fluorescence/phosphorescence ratio is directly proportional to oxygen concentration. METHODS: A series of in vitro oxygen challenges and in vivo murine and porcine wound healing models were used to validate the utility of the film in sensing wound oxygenation. MAIN RESULTS: In vitro testing demonstrated the oxygen-sensing capability of the BNP film and its ability to shield ambient oxygen to isolate wound oxygen. In vivo testing demonstrated the ability of the film to accurately monitor relative oxygen changes in a murine wound over time, measuring a 22% fluorescence/phosphorescence increase during acute healing. CONCLUSIONS: This study presents a low-cost, noninvasive, direct, and serial oxygen mapping technology to detect spatial differences in wound oxygenation. Clinical use of the films has the potential to monitor wound healing trajectories and guide wound care decisions.
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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 ».