3D Printing‐Based Hydrogel Dressings for Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Skin wounds have become an important issue that affects human health and burdens global medical care. Hydrogel materials similar to the natural extracellular matrix (ECM) are one of the best candidates for ideal wound dressings and the most feasible choices for printing inks. Distinct from hydrogels made by traditional technologies, which lack bionic and mechanical properties, 3D printing can promptly and accurately create hydrogels with complex bioactive structures and the potential to promote tissue regeneration and wound healing. Herein, a comprehensive review of multi-functional 3D printing-based hydrogel dressings for wound healing is presented. The review first summarizes the 3D printing techniques for wound hydrogel dressings, including photo-curing, extrusion, inkjet, and laser-assisted 3D printing. Then, the properties and design approaches of a series of bioinks composed of natural, synthetic, and composite polymers for 3D printing wound hydrogel dressings are described. Thereafter, the application of multi-functional 3D printing-based hydrogel dressings in a variety of wound environments is discussed in depth, including hemostasis, anti-inflammation, antibacterial, skin appendage regeneration, intelligent monitoring, and machine learning-assisted therapy. Finally, the challenges and prospects of 3D printing-based hydrogel dressings for wound healing are presented.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».