Advancing Antimicrobial Textiles: A Comprehensive Study on Combating ESKAPE Pathogens and Ensuring User Safety
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic-resistant bacteria, ESKAPE pathogens, present a significant and alarming threat to public health and healthcare systems. This study addresses the urgent need to combat antimicrobial resistance by exploring alternative ways to reduce the health and cost implications of infections caused by these pathogens. To disrupt their transmission, integrating antimicrobial textiles into personal protective equipment (PPE) is an encouraging avenue. Nevertheless, ensuring the effectiveness and safety of these textiles remains a persistent challenge. To achieve this, we conduct a comprehensive study that systematically compares the effectiveness and potential toxicity of five commonly used antimicrobial agents. To guide decision making, a MULTIMOORA method is employed to select and rank the optimal antimicrobial textile finishes. Through this approach, we determine that silver nitrate is the most suitable choice, while a methoxy-terminated quaternary ammonium compound is deemed less favorable in meeting the desired criteria. The findings of this study offer valuable insights and guidelines for the development of antimicrobial textiles that effectively address the requirements of effectiveness, safety, and durability. Implementing these research outcomes within the textile industry can significantly enhance protection against microbial infections, contribute to the improvement of public health, and mitigate the spread of infectious diseases.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».