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Enregistrement W4380610146 · doi:10.1039/bk9781839167843-00203

Lignin and Its Composites for Wound Dressing

2023· book-chapter· en· W4380610146 sur OpenAlexaff
Horacio Bach

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingWound careLigninAntimicrobialBacteriaPenetration (warfare)MicrobiologyChemistryMedicineBiologyImmunologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical damage to the skin due to an injury provoked by a cut or other impact facilitates the penetration, invasion, and colonization of microorganisms into the epithelial layer, favoring the development of infections. This situation is exacerbated when opportunistic microorganisms or pathogens reach deeper layers in the skin, where bacteria can proliferate under aerobic or anaerobic conditions. This sort of infection can compromise healing by delaying the scarring process. More complex situations occur when the wound is caused by burning, leading to further complications because more necrotized tissue is exposed, allowing bacteria to replicate on a greater surface. This situation is exacerbated when the wound starts to exudate during its healing process. Exudates or wound drainage develop a rich environment for epithelial cells to migrate to the wound. It is an aqueous fluid containing nutrients, inflammatory mediators, proteins, leukocytes, etc. Unfortunately, this enriched environment also favors the growth of bacteria that can lead to infected acute or chronic wounds. Therefore, considering the problems that might be derived from a skin injury, the development of effective wound dressing is a need for wound care. This chapter will discuss the applications of lignin in combination with nanocomposites for wound care. These applications include the use of lignin combined with nanoparticles, hydrogels, nanofibers, etc. This chapter will also discuss the toxicity, anti-inflammatory, antioxidant, and antimicrobial properties, and physiological concerns of lignin-based nanocomposites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,010

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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