Enhanced Long-term Antithrombogenicity Instigated by Covalently-Attached Surface Modifier on Biomedical Polymers
Notice bibliographique
Résumé
During a variety of medical procedures such as renal dialysis, bypass surgery, and lung transplantation patient blood is exposed to the surface of a number of polymeric materials such as polycarbonate (PC), poly (vinyl chloride) (PVC) and polysulfone (PS) for a period up to several days. Such exposure may result in undesirable protein-material interactions that can potentially trigger deleterious biological processes including thrombosis, which may be responsible for other complications such as cognitive disability. In order to address this issue, we have further examined the behavior of an ultrathin antifouling and antithrombogenic coating based on monoethylene glycol silane surface chemistry. Samples of polymeric substrates were exposed to blood flow at a shear rate of ~20 s-1 for time periods of 3 and 6 hours, as well as 3 days. No additional anticoagulant chemistry was applied in the experiments. For all time periods, platelet adhesion, aggregation, and thrombus formation on the coated surfaces was inhibited compared to bare substrates (coated PC performing the best, followed by PVC-, and then PS-coated), strongly supporting the results of previous research conducted over far shorter blood contact times.
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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 ».