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Enregistrement W4318052552 · doi:10.3390/nano13030484

Prolonged Antibacterial Activity in Tannic Acid–Iron Complexed Chitosan Films for Medical Device Applications

2023· article· en· W4318052552 sur OpenAlexaff
Pascale Chevallier, Helton José Wiggers, Francesco Copes, Cecília Zorzi Bueno, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTannic acidChitosanAntibacterial activityChemistryNuclear chemistryNanotechnologyMaterials scienceOrganic chemistryBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare-associated infections (HAIs) represent a global burden, leading to significant mortality and generating financial costs. One important cause of HAIs is the microbiological contamination of implantable medical devices. In this context, a novel antimicrobial drug-eluting system, based on chitosan and loaded with gentamicin, a broad-spectrum antibiotic, was developed. The effects of the addition of tannic acid and different FeSO4 concentrations on the loaded antibiotic release were evaluated. The properties of the films were assessed in terms of thickness, swelling, mass loss and wettability. The films’ surface composition was characterized by X-ray photoelectron spectroscopy and Fourier-transform infrared spectroscopy. The antibiotic release in phosphate buffer saline was quantified by high-performance liquid chromatography–mass spectrometry, and the antibacterial activity was evaluated. Hemolysis and cytotoxicity were also assessed. The results showed that the addition of tannic acid and iron decreased the swelling degree and degradation due to strong interactions between the different components, thus impacting gentamicin release for up to 35 days. In conclusion, this study presents a novel strategy to produce low-cost and biocompatible antimicrobial drug-eluting systems with sustained and prolonged antibacterial activity over more than a month.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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