On arginine‐based polyurethane‐blends specific to vascular prostheses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polymer blends based on Tecoflex™ and an experimental aliphatic polyurethane (HMDI‐PCL‐arginine stands for 4,4 (metylene‐biscyclohexyl) isocyanate ‐ poly (ε caprolactone) diol, SPUUR stands for segmented poly(urea)urethanes using amino acid of L‐Arginine as chain extender) were obtained by solvent casting, and further studied by fourier transform infrared (FTIR) and Raman spectroscopy, differential scanning calorimetry (DSC), thermogravimetric analysis, and X‐ray diffraction (XRD). Their biological performances were assessed in terms of hemocompatibility and Human umbilical vein endothelial cell (HUVEC) cytotoxicity. Tensile properties of dumbbell specimens were compared to longitudinal and circumferential tensile properties of tubular vascular graft. FTIR showed that as the SPUUR content increased in the blend, absorptions at 2860 cm −1 increased, carbonyl absorptions at 1724 cm −1 broaden and the small peak at 2796 cm −1 , typical of Tecoflex™ disappeared. Raman spectroscopy showed that the low intensity carbonyl absorption at 1724 cm −1 also increased with SPUUR content. DSC allowed detection of PCL soft segment melting ( T m = 50°C) in agreement with X‐ray reflections at 21.3° and 23.6°, assigned to SPUUR. However, no improvements in thermal stability were detected by TGA by blending. The addition of SPUUR to Tecoflex™ improved hemocompatibility and HUVEC cytotoxicity. The vascular grafts performance showed that 40% SPUUR blends exhibited the highest force in the longitudinal test whereas 50% SPUUR blends showed the highest circumferential force. Pressure burst strength was higher than 1000 mmHg for all blends. Overall, these blends can be used for high caliber vascular grafts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».