Antibacterial Thermosensitive Silver–Hydrogel Nanocomposite Improves Wound Healing
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infection and poor cell recruitment are among the main factors that prolong wound healing. To address this, a strategy is required that can prevent infection while promoting tissue repair. Here, we have created a silver nanoparticle-based hydrogel composite that is antibacterial and provides nutrients for cell growth, while filling cavities of various geometries in wounds that are difficult to reach with other dressings. Silver nanoparticles (AgNPs) were synthesized by chemical reduction and characterized using transmission electron microscopy (TEM), dynamic light scattering (DLS), and inductively coupled plasma-mass spectroscopy (ICP-MS). Using varying concentrations of AgNPs (200, 400, and 600 ppm), several collagen-based silver-hydrogel nanocomposite candidates were generated. The impact of these candidates on wound healing was assessed in a rat splinted wound model, while their ability to prevent wound infection from a contaminated surface was assessed using a rat subcutaneous infection model. Biocompatibility was assessed using the standard MTT assay and in vivo histological analyses. Synthesized AgNPs were spherical and stable, and while hydrogel alone did not have any antibacterial effect, AgNP-hydrogel composites showed significant antibacterial activity both in vitro and in vivo. Wound healing was found to be accelerated with AgNP-hydrogel composite treatment, and no negative effects were observed compared to the control group. The formulations were non-cytotoxic and did not differ significantly in hematological and biochemical factors from the control group in the in vivo study. By presenting promising antibacterial and wound healing activities, silver-hydrogel nanocomposite offers a safe therapeutic option that can be used as a functional scaffold for an acceleration of wound healing.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 découle