Colorimetric detection methods of pH-sensing wound dressing for point-of-care wound diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic lower extremity wounds like diabetic foot ulcers (DFUs) are a major complication of diabetes and the leading cause of lower limb amputations worldwide. Currently, DFUs are diagnosed through macroscopic evaluation, and molecular diagnostics are lacking for the disease staging, treatment selection, and evaluation of treatment success. There is a need for new diagnostic technologies combined with detection methods for point-of-care use. Preclinical and clinical data support the importance of wound pH as a biomarker in chronic wound healing, with DFUs typically exhibiting more alkaline pH values when compared to normal healing wounds. In a previous study, we developed a pH-sensing fluorescent bandage based on pyranine-loaded microparticles that were physically immobilized in an alginate hydrogel. Here, we present a second-generation pH-sensing bandage for colorimetric wound diagnostics. Pyranine was adsorbed at high concentrations onto microparticles to enable colorimetric signal detection. This approach leverages pyranine’s ability to change color in response to pH variations through proton exchange properties with the wound fluid. The colorimetric properties of our bandage enable signal detection by two methods suited for point-of-care use: a smartphone camera and a cost-effective homebuilt RGB detector. Analyzing the color intensity of the bandage with Red, Green and Blue absorbance values, it is possible to correlate the RGB absorbance to a pH value in the clinically-relevant range to 6.0 to 9.0 in vitro and ex vivo , as the B values decreased with the increase in pH levels, as associated with DFUs. These findings indicate the potential of colorimetric detection using smartphone cameras or home-built absorbance detectors for rapid wound diagnostics at the point-of-care. Graphical Abstract A pH-sensing bandage enables colorimetric detection of chronic wounds. The bandage absorbs wound exudate, triggering proton exchange with dye-loaded microparticles in an alginate matrix. Chronic wounds with high pH values induce strong fluorescence and yellow coloration. The signal is quantified through RGB colorimetry analysis using a smartphone camera or a homebuilt RGB detector, enabling point-of-care diagnostics for chronic wounds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».