Tuning the Topography of Non‐Wetting Surfaces to Reduce Short‐Term Microbial Contamination Within Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial contamination of hospital surfaces is a major contributor to infectious disease transmission. This work demonstrates that superhydrophobic (Cassie‐Baxter) micro post topographies can significantly reduce cell attachment compared to flat controls. For ordered micro post arrays (post diameters 0.3 to 150 µm), the attachment of four pathogens ( Pseudomonas aeruginosa , Staphylococcus aureus , Escherichia coli , and Candida albicans ) from discrete contaminant droplets upon short‐term contact (15 s to 30 min) are assessed. There is a 3‐4‐log decrease in microbial attachment when reducing the micro posts diameters from 150 to 0.3 µm for all strains, with large posts (>20 µm) exhibiting similar attachment rates to flat controls. The critical, maximum feature size to prevent attachment can be tuned depending on the ratio of the cell size to post diameter. Two potential mechanisms are discussed for this size effect. First, application of the random sequential adsorption model shows that this relative post/cell size effect may be due to a reduced probability of attachment, which is theorized to be the dominant mechanism. Alternatively, a physical model is suggested for bacterial cell “pull‐off” due to surface tension forces during droplet dewetting. This work may be important for the design of non‐wetting antimicrobial surfaces within healthcare environments.
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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 ».