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Enregistrement W3043172715 · doi:10.1021/acs.biomac.0c00760

Natural Polymer-Based Antimicrobial Hydrogels without Synthetic Antibiotics as Wound Dressings

2020· review· en· W3043172715 sur OpenAlexafffund
Yajie Zhong, Huining Xiao, Farzad Seidi, Yongcan Jin

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelf-healing hydrogelsAntimicrobialAntibioticsNatural polymersWound dressingWound healingBroad spectrumAntibacterial activityNanotechnologyChemistryMaterials sciencePolymerMedicineMicrobiologyBacteriaCombinatorial chemistrySurgeryBiologyPolymer chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wound healing is usually accompanied by bacterial infection. The excessive use of synthetic antibiotics leads to drug resistance, posing a significant threat to human health. Hydrogel-based wound dressings aimed at mitigating bacterial infections have emerged as an effective wound treatment. The review presented herein particularly focuses on the hydrogels originating from natural polymers. To further enhance the performance of wound dressings, various strategies and approaches have been developed to endow the hydrogels with excellent broad-spectrum antibacterial activity. Those that are summarized in the current review are the hydrogels with intrinsic or stimuli-triggered bactericidal properties and others that serve as vehicles for loading antibacterial agents without synthetic antibiotics. Specific attention is paid to antimicrobial mechanisms and the antibacterial performance of hydrogels. Practical antibacterial applications to accelerate the wound healing employing these antibiotic-free hydrogels are also introduced along with the discussion on the current challenges and perspectives leading to new technologies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations333
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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