Polysiloxane Nanofilaments Infused with Silicone Oil Prevent Bacterial Adhesion and Suppress Thrombosis on Intranasal Splints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Like all biofluid-contacting medical devices, intranasal splints are highly prone to bacterial adhesion and clot formation. Despite their widespread use and the numerous complications associated with infected splints, limited success has been achieved in advancing their safety and surface biocompatibility, and, to date, no surface-coating strategy has been proposed to simultaneously enhance the antithrombogenicity and bacterial repellency of intranasal splints. Herein, we report an efficient, highly stable lubricant-infused coating for intranasal splints to render their surfaces antithrombogenic and repellent toward bacterial cells. Lubricant-infused intranasal splints were prepared by creating superhydrophobic polysiloxane nanofilament (PSnF) coatings using surface-initiated polymerization of n-propyltrichlorosilane (n-PTCS) and further infiltrating them with a silicone oil lubricant. Compared with commercially available intranasal splints, lubricant-infused, PSnF-coated splints significantly attenuated plasma and blood clot formation and prevented bacterial adhesion and biofilm formation for up to 7 days, the typical duration for which intranasal splints are kept. We further demonstrated that the performance of our engineered biointerface is independent of the underlying substrate and could be used to enhance the hemocompatibility and repellency properties of other medical implants such as medical-grade catheters.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle