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Enregistrement W3161055586 · doi:10.1155/2021/6646702

Preparation of Polyurethane/Pluronic F127 Nanofibers Containing Peppermint Extract Loaded Gelatin Nanoparticles for Diabetic Wounds Healing: Characterization, In Vitro, and In Vivo Studies

2021· article· en· W3161055586 sur OpenAlexaff
Arash Almasian, Farhood Najafi, Mahdieh Eftekhari, Mohammad Reza Shams Ardekani, Mohammad Sharifzadeh, Mahnaz Khanavi

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationTehran University of Medical Sciences and Health ServicesNational Science Foundation
Mots-clésGelatinPoloxamerIn vivoWound healingNanofiberPolyurethaneAntibacterial activityChemistryMaterials scienceMedicinePolymerBacteriaNanotechnologySurgeryOrganic chemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic ulcer is regarded as one of the most prevalent chronic diseases. The healing of these ulcers enhances with the use of herbal extracts containing wound dressings with high antibacterial property and creating a nano-sized controlled release system. In this study, new peppermint extract was incorporated in the polyurethane- (PU-) based nanofibers for diabetic wound healing. The peppermint extract was used as an herbal antimicrobial and anti-inflammatory agent. The absorption ability of the wound dressing was enhanced by addition of F127 pluronic into the polymer matrix. The release of the extract was optimized by crosslinking the extract with gelatin nanoparticles (CGN) and their eventual incorporation into the nanofibers. The release of the extract was also controlled through direct addition of the extract into the PU matrix. The results showed that the release of extract from nanofibers was continued during 144 hours. The prepared wound dressing had a maximum absorption of 410.65% and an antibacterial property of 99.9% against Staphylococcus aureus and Escherichia coli bacteria. An in vivo study indicated on significant improving in wound healing after the use of the extract as an effective compound. On day 14, the average healing rate for samples covered by conventional gauze bandage, PU/F127, PU/F/15 (contained extract), and PU/F/15/10 (contained extract and CGN) prepared with different nanoparticle concentrations of 5 and 10 was 47.1 ± 0.2, 56.4 ± 0.4, 65.14 ± 0.2, and 90.55 ± 0.15%, respectively. Histopathological studies indicated that the wound treated with the extract containing nanofibers showed a considerable inflammation reduction at day 14. Additionally, this group showed more resemblance to normal skin with a thin epidermis presence of normal rete ridges and rejuvenation of skin appendages. Neovascularization and collagen deposition were higher in wounds treated with the extract containing nanofibrous wound dressing compared to the other groups.

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 enseignants0,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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