An Antimicrobial Fabric Using Nano-Herbal Encapsulation of Essential Oils
Notice bibliographique
Résumé
Lab coats are widely used in biohazard laboratories and healthcare facilities as protective garments to prevent direct exposure to pathogens, spills, and burns. These cotton-based protective coats provide ideal conditions for microbial growth and attachment sites due to their porous nature, moisture-holding capacity, and retention of warmth from the user's body. Several studies have demonstrated the survival of pathogenic bacteria on hospital garments and lab coats, acting as vectors of microbial transmission. A common approach to fix these problems is the application of antimicrobial agents in textile finishing, but concerns have been raised due to the toxicity and environmental effects of many synthetic chemicals. The ongoing pandemic has also opened a window for the investigation of effective antimicrobials and eco-friendly and toxic-free formulations. This study uses two natural bioactive compounds, carvacrol and thymol, encapsulated in chitosan nanoparticles, which guarantee effective protection against four human pathogens with up to a 4-log reduction (99.99%). These pathogens are frequently detected in lab coats used in biohazard laboratories. The treated fabrics also resisted up to 10 wash cycles with 90% microbial reduction, which is sufficient for the intended use. We made modifications to the existing standard fabric tests to better represent the typical scenarios of lab coat usage. These refinements allow for a more accurate evaluation of the effectiveness of antimicrobial lab coats and for the simulation of the fate of any accidental microbial spills that must be neutralized within a short time. Further studies are recommended to investigate the accumulation of pathogens over time on antimicrobial lab coats compared to regular protective coats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».