Wound pH-Modulating Strategies for Diabetic Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Chronic diabetic wounds on the lower extremities (diabetic foot ulcers, DFU) are one of the most prevalent and life-threatening complications of diabetes, responsible for significant loss of quality of life and cost to the health care system. Available pharmacologic treatments fail to achieve complete healing in many patients. Recent studies and investigational treatments have highlighted the potential of modulating wound pH in DFU. Recent Advances: Data from in vitro, preclinical, and clinical studies highlight the role of pH in the pathophysiology of DFU, and topical administration of pH-lowering agents have shown promise as a therapeutic strategy for diabetic wounds. In this critical review, we describe the role of pH in DFU pathophysiology and present selected low-molecular-weight and hydrogel-based pH-modulating systems for wound healing and infection control in diabetic wounds. Critical Issues: The molecular mechanisms leading to pH alterations in diabetic wounds are complex and may differ between in vitro models, animal models of diabetes, and the human pathophysiology. Wound pH-lowering bandages for DFU therapy must be tested in established animal models of diabetic wound healing and patients with diabetes to establish a comprehensive benefit-risk profile. Future Directions: As our understanding of the role of pH in the pathophysiology of diabetic wounds is deepening, new treatments for this therapeutic target are being developed and will be tested in preclinical and clinical studies. These therapeutic systems will establish a target product profile for pH-lowering treatments such as an optimal pH profile for each wound healing stage. Thus, controlling wound bed pH could become a powerful tool to accelerate chronic diabetic wound healing.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».