Overview of Tissue Engineering and Drug Delivery Applications of Reactive Electrospinning and Crosslinking Techniques of Polymeric Nanofibers with Highlights on Their Biocompatibility Testing and Regulatory Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Traditional electrospinning is a promising technique for fabricating nanofibers for tissue engineering and drug delivery applications. The method is highly efficient in producing nanofibers with morphology and porosity similar to the extracellular matrix. Nonetheless, and in many instances, the process has faced several limitations, including weak mechanical strength, large diameter distributions, and scaling-up difficulties of its fabricated electrospun nanofibers. The constraints of the polymer solution's intrinsic properties are primarily responsible for these limitations. Reactive electrospinning constitutes a novel and modified electrospinning techniques developed to overcome those challenges and improve the properties of the fabricated fibers intended for various biomedical applications. This review mainly addresses reactive electrospinning techniques, a relatively new approach for making in situ or post-crosslinked nanofibers. It provides an overview of and discusses the recent literature about chemical and photoreactive electrospinning, their various techniques, their biomedical applications, and FDA regulatory aspects related to their approval and marketing. Another aspect highlighted in this review is the use of crosslinking and reactive electrospinning techniques to enhance the fabricated nanofibers' physicochemical and mechanical properties and make them more biocompatible and tailored for advanced intelligent drug delivery and tissue engineering applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».