Smart Fabrics with Integrated Pathogen Detection, Repellency, and Antimicrobial Properties for Healthcare Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Healthcare textiles serve as key reservoirs for pathogen proliferation, demanding an urgent call for innovative interventions. Here, a new class of Smart Fabrics (SF) is introduced with integrated “Repel, Kill, and Detect” functionalities, achieved through a blend of hierarchically structured microparticles, modified nanoparticles, and an acidity‐responsive sensor. SF exhibit remarkable resilience against aerosol and droplet‐based pathogen transmission, showcasing a reduction exceeding 99.90% compared to uncoated fabrics across various drug‐resistant bacteria, Candida albicans , and Phi6 virus. Experiments involving bodily fluids from healthy and infected individuals reveal a significant reduction of 99.88% and 99.79% in clinical urine and feces samples, respectively, compared to uncoated fabrics. The SF's colorimetric detection capability coupled with machine learning (96.67% accuracy) ensures reliable pathogen identification, facilitating accurate differentiation between healthy and infected urine and fecal contaminated samples. SF holds promise for revolutionizing infection prevention and control in healthcare facilities, providing protection through early contamination detection.
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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 ».