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Enregistrement W3199515937 · doi:10.3390/biomedicines9091215

Complementary Effect of Non-Persistent Silver Nano-Architectures and Chlorhexidine on Infected Wound Healing

2021· article· en· W3199515937 sur OpenAlexaff
Mykola Pernakov, Maria Laura Ermini, Oksana Sulaieva, Domenico Cassano, Marco Santucci, Yevhenia Husak, Viktoriia Korniienko, Giulia Giannone, A. Yusupova, Iryna Liubchak, Maria Teodora Hristova, A. Savchenko, Viktoriia Holubnycha, Valerio Voliani, Maksym Pogorielov

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of UkraineEuropean Commission
Mots-clésWound healingMedicineChlorhexidineAntibioticsIntensive care medicineIn vivoSurgeryMicrobiologyDentistryBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical site infection (SSI) substantially contributes each year to patients' morbidity and mortality, accounting for about 15% of all nosocomial infections. SSI drastically increases the rehab stint and expenses while jeopardizing health outcomes. Besides prevention, the treatment regime relies on an adequate antibiotic therapy. On the other hand, resistant bacterial strains have currently reached up to 34.3% of the total infections, and this percentage grows annually, reducing the efficacy of the common treatment schemes. Thus, new antibacterial strategies are urgently demanded. Here, we demonstrated in rats the effectiveness of non-persistent silver nano-architectures (AgNAs) in infected wound healing together with their synergistic action in combination with chlorhexidine. Besides the in vivo efficacy evaluation, we performed analysis of the bacteriological profile of purulent wound, histological evaluations, and macrophages polarization quantifications to further validate our findings and elucidate the possible mechanisms of AgNAs action on wound healing. These findings open the way for the composition of robust multifunctional nanoplatforms for the translation of safe and efficient topical treatments of SSI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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