Sodium Phytate‐Incorporated Gelatin‐Silicate Nanoplatelet Composites for Enhanced Cohesion and Hemostatic Function of Shear‐Thinning Biomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Shear-thinning biomaterials (STBs) based on gelatin-silicate nanoplatelets (SNs) are emerging as an alternative to conventional coiling and clipping techniques in the treatment of vascular anomalies. Improvements in the cohesion of STB hydrogels pave the way toward their translational application in minimally invasive therapies such as endovascular embolization repair. In the present study, sodium phytate (Phyt) additives are used to tune the electrostatic network of SNs-gelatin STBs, thereby promoting their mechanical integrity and facilitating injectability through standard catheters. We show that an optimized amount of Phyt enhances storage modulus by approximately one order of magnitude and reduces injection force by ≈58% without compromising biocompatibility and hydrogel wet stability. The Phyt additives are found to decrease the immune responses induced by SNs. In vitro embolization experiments suggest a significantly lower rate of failure in Phyt-incorporated STBs than in control groups. Furthermore, the addition of Phyt leads to accelerated blood coagulation (reduces clotting time by ≈45% compared to controls) due to the contributions of negatively charged phosphate groups, which aid in the prolonged durability of STB in coagulopathic patients. Therefore, the proposed approach is an effective method for the design of robust and injectable STBs for minimally invasive treatment of vascular malformations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».