Characterization of the Antibacterial Activity of an SiO2 Nanoparticular Coating to Prevent Bacterial Contamination in Blood Products
Notice bibliographique
Résumé
Technological innovations and quality control processes within blood supply organizations have significantly improved blood safety for both donors and recipients. Nevertheless, the risk of transfusion-transmitted infection remains non-negligible. Applying a nanoparticular, antibacterial coating at the surface of medical devices is a promising strategy to prevent the spread of infections. In this study, we characterized the antibacterial activity of an SiO2 nanoparticular coating (i.e., the “Medical Antibacterial and Antiadhesive Coating” [MAAC]) applied on relevant polymeric materials (PM) used in the biomedical field. Electron microscopy revealed a smoother surface for the MAAC-treated PM compared to the reference, suggesting antiadhesive properties. The antibacterial activity was tested against selected Gram-positive and Gram-negative bacteria in accordance with ISO 22196. Bacterial growth was significantly reduced for the MAAC-treated PVC, plasticized PVC, polyurethane and silicone (90–99.999%) in which antibacterial activity of ≥1 log reduction was reached for all bacterial strains tested. Cytotoxicity was evaluated following ISO 10993-5 guidelines and L929 cell viability was calculated at ≥90% in the presence of MAAC. This study demonstrates that the MAAC could prevent bacterial contamination as demonstrated by the ISO 22196 tests, while further work needs to be done to improve the coating processability and effectiveness of more complex matrices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».