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Enregistrement W3193441583 · doi:10.11159/icbes21.120

Electrophoretic Deposition of Chitosan/Eudragit E 100/AgNPs Coatings for Controlled Release of Antibacterial Substance

2021· article· en· W3193441583 sur OpenAlexvenueno aff
Łukasz Pawłowski, Andrzej Zieliński

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrophoretic Deposition in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrophoretic depositionChitosanElectrophoresisMaterials scienceDeposition (geology)Chemical engineeringChemistryNuclear chemistryNanotechnologyChromatographyCoatingOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of bacterial infection of the tissues surrounding an implant is one of the leading causes of implant surgery failure.In order to prevent the deposition of bacteria on the implant surface and the formation of biofilm, coatings that exhibit antibacterial properties are manufactured.However, the problem is the controlled release of the therapeutic substance from the coating over the extended life of the implant [1], [2].Usually, the active substance is released immediately when the implant is inserted into an environment simulating human body fluids, which results in burst release phenomenon, namely, the release of a large dose of active substance in a short period of time, which may result in a toxic effect.Unfortunately, chitosan, one of the most commonly used biopolymers in controlled drug delivery systems, is unstable in neutral pH environments, readily absorbs water, and swells, resulting in rapid release of the therapeutic agent.Therefore, it is necessary to limit the dissolution rate of the chitosan coating at neutral pH.Previous studies [3] have confirmed that the addition of Eudragit E 100, a cationic copolymer based on dimethylaminoethyl methacrylate, butyl methacrylate, and methyl methacrylate in a 2:1:1 ratio, to chitosan coatings significantly reduced the degradation of these coatings in artificial saliva solution at neutral pH while maintaining high sensitivity to pH drop.Hence, a biopolymer matrix of this type should provide a good carrier for an active substance, such as metallic nanoparticles with antibacterial activity, which will be released only when inflammation of peri-implant tissues occurs.The scientific objective of this study was to fabricate a smart composite coating of chitosan/Eudragit E 100/silver nanoparticles (chit/EE100/AgNPs) on grade 2 titanium surface using variable deposition parameters such as AgNPs concentration, voltage, and deposition time by the electrophoretic method.The determinant of the process of creating such composite coatings with EE100 by electrophoretic method on the surface of Ti grade 2 has not been determined yet.No publication concerning investigations of coatings containing chitosan/EE100 with silver nanoparticles has been found.The microstructure, surface roughness, thickness, chemical and phase composition, mechanical and electrochemical properties, silver release rate at different pH, and wettability of the produced coatings were investigated.The chit/EE100/AgNPs composite coatings were successfully deposited on titanium substrates by one-step electrophoretic deposition.Using lower values of deposition parameters, coatings with more uniform morphology were obtained.The proposed system based on chitosan and Eudragit E 100 with the addition of silver nanoparticles exhibited good corrosion resistance, adequate wettability, and showed high sensitivity to reduced pH environment, which is important for applications in controlled drug delivery systems.However, the adhesion of these coatings to the metallic substrate was insufficient.The addition of Eudragit E 100 did not significantly improve the mechanical properties of the chitosan coatings.The tendency of silver nanoparticles to form agglomerates was also problematic, despite the addition of the dispersing agent.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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