Synergistic Polymer Coatings with Antibacterial and Antiviral Properties for Healthcare Applications
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The role of frequently touched surfaces in the transmission of infectious diseases is well-documented, and the urgent need for effective surface technologies with antipathogen activity has been highlighted by the recent global pandemic and rise in antimicrobial resistance. Here, we have explored combinations of up to 3 different classes of compounds within a polymeric matrix to enable the fabrication of coatings with broad-spectrum activity. Compounds were either based on metals or metal oxides, namely, copper, silver, and copper oxide, essential oils, namely, cinnamaldehyde, tea tree oil, and carvacrol oil, or cationic polymers, namely, poly(ε-lysine) and poly(hexamethylene biguanide). These compounds were mixed into a polymer matrix, coated, and dried to yield durable coatings. Coatings containing up to 7.5% (w/w) of the compounds were assessed in the zone of inhibition and biofilm assays using Staphylococcus aureus and Pseudomonas aeruginosa, as well as infectivity assays using human coronavirus OC43. Our data demonstrate that a selected combination of additives was able to provide a 5-log reduction in the colony-forming units of both bacteria and a 4-log reduction in viral infectivity. This simple but highly effective technology is expected to find applications in environments such as hospitals, aged care facilities, or public transport.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».