Integration of Functional Polymers and Biosensors to Enhance Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Biosensors have led to breakthroughs in the treatment of chronic wounds. Since the discovery of the oxygen electrode by Clarke, biosensors have evolved into the design of smart bandages that dispense drugs to treat wounds in response to physiological factors, such as pH or glucose concentration, which indicate pathogenic tendencies. Aptamer-based biosensors have helped identify and characterize pathogenic bacteria in wounds that often form antibiotic-resistant biofilms. Several functional polymers have served as indispensable parts of the fabrication of these biosensors. Beginning with natural polymers such as alginate, chitosan, and silk-based fibroin, which are biodegradable and absorptive, advances have been made in formulating biocompatible synthetic polymers such as polyurethane and polyethylene glycol designed to reduce non-specific binding of proteins and cells, making biosensors less painful or cumbersome for patient use. Recently, polycaprolactone has been developed, which offers ductility and a large surface-area-to-volume ratio. There is still room for advances in the fabrication and use of biosensors for wound healing and in this review, the trend in developing biosensors from biomarker detection to smart dressings to the incorporation of machine learning in designing customized wound patches while making application easier is highlighted and can be used for a long time.
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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) | 0,002 | 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 ».