Bridging wounds: tissue adhesives’ essential mechanisms, synthesis and characterization, bioinspired adhesives and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Bioadhesives act as a bridge in wound closure by forming an effective interface to protect against liquid and gas leakage and aid the stoppage of bleeding. To their credit, tissue adhesives have made an indelible impact on almost all wound-related surgeries. Their unique properties include minimal damage to tissues, low chance of infection, ease of use and short wound-closure time. In contrast, classic closures, like suturing and stapling, exhibit potential additional complications with long operation times and undesirable inflammatory responses. Although tremendous progress has been made in the development of tissue adhesives, they are not yet ideal. Therefore, highlighting and summarizing existing adhesive designs and synthesis, and comparing the different products will contribute to future development. This review first provides a summary of current commercial traditional tissue adhesives. Then, based on adhesion interaction mechanisms, the tissue adhesives are categorized into three main types: adhesive patches that bind molecularly with tissue, tissue-stitching adhesives based on pre-polymer or precursor solutions, and bioinspired or biomimetic tissue adhesives. Their specific adhesion mechanisms, properties and related applications are discussed. The adhesion mechanisms of commercial traditional adhesives as well as their limitations and shortcomings are also reviewed. Finally, we also discuss the future perspectives of tissue adhesives.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».