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Enregistrement W3089105298 · doi:10.3390/pharmaceutics12090901

Development of 3D Printed Drug-Eluting Scaffolds for Preventing Piercing Infection

2020· article· en· W3089105298 sur OpenAlexafffund
Emad Naseri, Christopher Cartmell, Matthew E. Saab, Russell G. Kerr, Ali Ahmadi

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTattoo and Body Piercing Complications
Établissements canadiensNautilus Biosciences (Canada)University of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMupirocinPLGAStaphylococcus aureusAntimicrobialDrug3d printedMaterials scienceChemistryBiomedical engineeringNanotechnologyMedicinePharmacologyMethicillin-resistant Staphylococcus aureusBacteriaNanoparticleOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, novel drug-eluting, bio-absorbable scaffold intended to cover piercing studs is introduced. This “biopierce” will stay in human tissue following piercing, and will slowly release an antimicrobial agent to prevent infection while the wound heals. Nearly 20% of all piercings lead to local infection. Therefore, it is imperative to develop alternative methods of piercing aftercare to prevent infection. Biopierces were made using mupirocin loaded poly-lactic-co-glycolic acid (PLGA) biomaterial ink, and a low-temperature 3D printing technique was used to fabricate the biopierces. Proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) spectroscopy was used to confirm the complete removal of the solvent, and liquid chromatography high-resolution mass spectrometry (LC-HRMS) was used to confirm the structural integrity of mupirocin and to quantify the amount of the released drug over time. The efficacy of the biopierces against Staphylococcus aureus, one of the most common piercing-site pathogens, was confirmed over two weeks using in vitro antimicrobial susceptibility testing.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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