MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385933776 · doi:10.36922/ijb.0118

3D-printed hydrogels dressings with bioactive borate glass for continuous hydration and treatment of second-degree burns

2023· article· en· W4385933776 sur OpenAlexaff
Fateme Fayyazbakhsh, Michael J Khayat, Candy Sadler, Delbert E. Day, Yue‐Wern Huang, Ming C. Leu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bioprinting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésWound healingBiomedical engineeringSelf-healing hydrogelsMaterials scienceBurn woundAdhesiveGelatinWound dressingSecond-Degree BurnMedicineComposite materialSurgeryChemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in additive manufacturing have led to the development of innovative solutions for tissue regeneration. Hydrogel materials have gained significant attention for burn wound treatment in clinical practice among various advanced dressings due to their soothing and moisturizing activity. However, prolonged healing, pain, and traumatic removal due to the lack of long-term wound hydration are some of the challenges in the treatment of second-degree burn wounds. In this study, 3D-printed dressings were fabricated using gelatin, alginate, and bioactive borate glass (BBG) using an extrusion-based bioprinter. After ionic crosslinking, the 3D-printed dressings were characterized for mechanical properties, degradation rate, hydration activity, and in vitro cell viability using human fibroblasts. The results demonstrated that in 3D-printed dressings with 20 wt% BBG, Young’s modulus increased by 105%, and 10-day degradation rate decreased by 62%. Addition of BBG prevented the burst release of water from hydrogel dressings and enabled the continuous water release for up to 10 days, which is crucial in treating second-degree burn wounds. 3D-printed hydrogel dressings with BBG showed long-term cell viability that can be a result of the accumulative release of therapeutic ions from BBG particulate. The in vivo wound healing functionality of the dressings was investigated using a rat model with a second-degree burn wound. Our animal study showed that the 3D-printed dressings with BBG exhibited faster wound closure, non-adhesive contact, non-invasive debridement, and non-traumatic dressing removal. Histological analysis suggested that 3D-printed dressings contributed to more uniform re-epithelialization and tissue remodeling compared to the non-printed hydrogels of the same compositions. Critically, 3D-printed dressings with BBG led to significant regeneration of hair follicles compared to the 3D-printed hydrogel, non-printed hydrogel, and the control groups. The superior outcome of the 3D-printed hydrogel–BBG20 dressings can be attributed to the bioactive formulation, which promotes moist wound healing for longer time periods, and the non-adhesive porous texture of the 3D-printed dressings with increased wound-dressing interactions. Our findings provided proof of concept for the synergistic effect of bioactive formulation and the porous texture of the 3D-printed hydrogel dressings incorporated with BBG on continuous water release and, consequently, on second-degree burn wound healing.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,331

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of BioprintingMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207