Polysiloxane Nanofilaments Infused with Silicone Oil Prevent Bacterial Adhesion and Suppress Thrombosis on Intranasal Splints
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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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) | 0,000 | 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 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 ».