TPU-based antiplatelet cardiovascular prostheses prepared using fused deposition modelling
Notice bibliographique
Résumé
This work describes the use of fused deposition modelling (FDM) to prepare antiplatelet thermoplastic polyurethane (TPU)-based tubular grafts. FDM 3D-printing technology is widely available and provides the ability to easily design tubular grafts on demand, enabling the customisation of vascular prosthesis dimensions. An antiplatelet drug, dipyridamole (DIP), was combined with TPU using hot-melt extrusion to prepare filaments. DIP cargos ranged between 5 and 20% (w/w). The resulting filaments were used to prepare small diameter vascular grafts using FDM. These grafts were characterised. Moreover, DIP release kinetics, antiplatelet activity and in vitro hemo- and cytocompatibility were evaluated. The results suggested that the materials could provide sustained DIP release for 30 days. Moreover, the presence of 5% DIP in the material showed a clear antiplatelet effect compared with pristine TPU. Alternatively, higher DIP loadings resulted higher surface roughness leading to higher platelet adhesion. Therefore, the biocompatibility of 5% DIP samples was tested showing that this type of materials allowed higher HUVEC cell proliferation compared to pristine TPU samples. Finally, DIP loaded TPU was combined with rifampicin-loaded TPU to prepare double-layered tubular grafts. These grafts demonstrated a clear antimicrobial activity against both Staphylococcus aureus and Escherichia coli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».