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Enregistrement W4220827305 · doi:10.1093/jbcr/irac012.244

616 Application of Antibacterial Thermosensitive Collagen-Based Hydrogel in Wound Healing

2022· article· en· W4220827305 sur OpenAlexaff
Nafise Amiri, Sahand Ghaffari, Ida Hassanpour, Taesik Chae, Reza B. Jalili, Ruhangiz T. Kilani, Frank Ko, Dirk Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingMedicineIn vivoStaphylococcus aureusPseudomonas aeruginosaScaffoldWound careThermal burnIn vitroBurn woundBiomedical engineeringSurgeryBacteriaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Burn wound infections are a serious complication of thermal injury. Among the many factors that may limit effective wound healing in patients with burn, bacterial infection and poor cell recruitment appear as the leading causes for prolonged healing. Thus, a novel strategy that aims to prevent bacterial infection within the wound, while at the same time providing structural scaffolding that promotes endogenous tissue repair, would be of great interest. As a nutritional protective barrier for the wound, we developed a thermosensitive collagen-based matrix called MeshFill (MF) that contains all nutrition required for cell growth with the ability to fill up all the cavities and void areas in wounds regardless of their geometry. In a previous study, MF was successfully combined with partial-thickness mesh grafted skin in a porcine model and improved healing and aesthetic outcomes. In the present work, we report on the development, and in vitro and in vivo testing of a new formulation of MF containing silver nanoparticles (AgNPs), which simultaneously prevent bacterial infection and promote skin regeneration. Methods We fabricated MF/Ag formulation by loading different concentrations of AgNPs in MF hydrogel. The antibacterial activity of MF/Ag formulation against Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and Pseudomonas aeruginosa (PA) was examined in vitro. The wound healing efficacy of the formulation was evaluated in a silicon ring splinted delayed wound healing model in rats. The splinted full-thickness wounds were generated on the back of rats and treated with either MF or MF/Ag with different concentrations of AgNPs or were bandaged with no treatment (NT) as a control. The healing process was monitored for 18 days. Clinical wound measurements and histological assessments were performed to compare different treatment regimens Results The results of in vitro antibacterial study showed MF/Ag released a sufficient concentration of silver which caused a marked reduction in colony forming units (CFU) of MRSA and PA as compared to MF alone. MF/Ag did not show any cytotoxicity to human fibroblast. Moreover, the result of the animal study confirmed the safety and efficacy of applying different concentrations of AgNPs loaded in MF without compromising the healing outcome in our rat model. Conclusions These findings suggest that AgNPs loaded MF would be a safe, nutritional, flowable hydrogel that provides an ideal moisture environment for healing while protecting the wound from bacteria and can potentially be used as a functional scaffold in partial-thickness mesh grafted skin in burn patients.

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,349 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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