Platelet Vesicles Synergetic with Biosynthetic Cellulose Aerogels for Ultra‐Fast Hemostasis and Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Achieving hemostasis in penetrating and irregular wounds is challenging because the hemostasis factor cannot arrive at the bleeding site, and substantial bleeding will wash away the blood clot. Since the inherently gradual nature of blood clot formation takes time, a physical barrier is needed before blood clot formation. Herein, an ultra-light and shape memory hemostatic aerogel consisting of oxidized bacterial cellulose (OBC) and platelet extracellular vesicles (pVEs) is reported. The OBC-pVEs aerogel provides a physical barrier for the bleeding site by self-expansion, absorbing the liquid from blood to concentrate platelets and clotting factors and accelerating the clot formation by activating platelets and transforming fibrinogen into fibrin. In the rat liver and tail injury models, the blood loss decreases by 73% and 59%, and the bleeding times are reduced by 55% and 62%, respectively. OBC-pVEs aerogel has also been shown to accelerate wound healing. In conclusion, this work introduces an effective tool for treating deep, non-compressible, and irregular wounds and offers valuable strategies for trauma bleeding and wound treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».