Biofilm-Innate Immune Interface: Contribution to Chronic Wound Formation
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
Delayed wound healing can cause significant issues for immobile and ageing individuals as well as those living with co-morbid conditions such as diabetes, cardiovascular disease, and cancer. These delays increase a patient's risk for infection and, in severe cases, can result in the formation of chronic, non-healing ulcers (e.g., diabetic foot ulcers, surgical site infections, pressure ulcers and venous leg ulcers). Chronic wounds are very difficult and expensive to treat and there is an urgent need to develop more effective therapeutics that restore healing processes. Sustained innate immune activation and inflammation are common features observed across most chronic wound types. However, the factors driving this activation remain incompletely understood. Emerging evidence suggests that the composition and structure of the wound microbiome may play a central role in driving this dysregulated activation but the cellular and molecular mechanisms underlying these processes require further investigation. In this review, we will discuss the current literature on: 1) how bacterial populations and biofilms contribute to chronic wound formation, 2) the role of bacteria and biofilms in driving dysfunctional innate immune responses in chronic wounds, and 3) therapeutics currently available (or underdevelopment) that target bacteria-innate immune interactions to improve healing. We will also discuss potential issues in studying the complexity of immune-biofilm interactions in chronic wounds and explore future areas of investigation for the field.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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