Co electrospinning -poly (vinyl alcohol)-chitosan/gelatin-poly (<i>ϵ</i>-caprolacton) nanofibers for diabetic wound-healing application
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing prevalence of diabetes, the healing of diabetic wounds has become a significant challenge for both healthcare professionals and patients. Recognizing the urgent need for effective solutions, it is crucial to develop suitable scaffolds specifically tailored for diabetic wound healing. In line with this objective, we have developed novel hybrid nanofibrous scaffolds by combining polyvinyl alcohol/chitosan (PVA/CS) and gelatin/poly(ε-caprolactone) (Gel/PCL) polymers through a double-nozzle electrospinning technique. In this study, we investigated the influence of the Gel/PCL blend ratio on the properties of the resulting nanofibers. Three different hybrid scaffold structures were examined: Gel/PCL (80:20)-PVA/CS (80:20), Gel/PCL (50:50)-PVA/CS (80:20), and Gel/PVA (20:80)-PVA/CS (80:20). Our findings demonstrate that the electrospun nanofibers of PVA/CS (80:20)-Gel/PCL (80:20) exhibited optimal mechanical performance, with a contact angle of approximately 54° and a diameter of 183 nm. Considering the crucial role of inhibiting bacterial adhesion in the success of implanted materials, we evaluated the cytocompatibility of the hybrid electrospun nanofibers using mouse fibroblast cells (L-929 cells). The in vitro cytotoxicity results obtained from L-929 fibroblast cell culture on the hybrid scaffolds revealed enhanced cell proliferation and appropriate cell morphology on the PVA/CS (80:20)-Gel/PCL (80:20) sample, indicating its capability to support tissue cell integration. Based on the information obtained from this study, the fabricated hybrid scaffold holds great promise for diabetic ulcer healing. Its optimal mechanical properties, suitable contact angle, and favorable cytocompatibility highlight its potential as a valuable tool in the field of diabetic wound healing. The development of such hybrid scaffolds represents a significant step forward in addressing the challenges associated with diabetic wound care.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».