Tough Adhesive Puncture Sealing Sutures with Swelling Triggered Bioadhesion for Enhanced Wound Closure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surgical sutures are gold‐standard wound closure devices. However, they are unable to form a tight seal with surrounding tissues, raising the risks of body fluid leakage and surgical site infection. Additionally, the use of sutures can result in cracking at suture roots, damage and micro‐trauma to soft tissues due to the slicing and compression of suture fibers after their placement. Bioadhesives capable of mimicking natural biological interfaces are appealing alternatives, but they cannot achieve the same level of strength as conventional surgical sutures. Here, a tough adhesive puncture sealing (TAPS) suture, featuring swelling‐triggered bioadhesion to mend the gap between the suture and the surrounding tissues with a soft yet tough adhesive interface is reported. This unique design principle of TAPS sutures is applicable to diverse soft tissues of various defect sizes and can be controlled by modulating the hydrogel swelling kinetics. The advantages of the TAPS sutures for meniscal tear repair and intestine tissue sealing ex vivo, corroborates their favorable applications in managing mechanically active musculoskeletal and gastrointestinal tissues are demonstrated. The design and performance of the TAPS sutures offer extensive possibilities for redesigning surgical tools and developing next‐generation medical devices for wound management and tissue repair.
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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 ».