Mechanism and Implications of Nanoparticle Release from Commercial Nano-Textiles: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The application of nanomaterials in textiles is a result of the growing consumer desire for robust, environmentally responsible apparel. Concerns are raised, meanwhile, regarding the effects of engineered nanomaterials (ENMs). Research has looked into the release of nanoparticles from fabrics during washing and use. However, the available studies vary widely, making a thorough understanding difficult. To compile the available data and provide a comprehensive analysis of nanoparticle release from commercially used and washed nano-enhanced textiles, a systematic review is necessary. We used PRISMA guidelines to search for the available literature using pre-specified inclusion and exclusion criteria. These databases provided 1158 relevant research articles, which Endnote software screened for duplicates. 36 studies were considered relevant for reading in full after 479 distinct abstracts were assessed for relevant studies. After complete text evaluation, only 13 of these articles were found to be relevant. New Castle Ottawa (NOS) was used for the risk bias assessment of all included studies. The findings show that a significant quantity of nanoparticles can be released by textiles using nanotechnology. Numerous factors, including the structure of the nanoparticles, the adhesive qualities, the type of fabric, and the interactions with the environment, affect the characteristics of those released particles, particularly their quantity and composition. These findings highlight potential risks associated with nanoparticle release, highlighting the need for toxicological evaluations and further research into particle behavior, with a focus on the functional aspects of fibers and how they affect the environment after nanoparticle release after washing, even though there are differences between laboratory simulations and real-world conditions.
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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 | 0,011 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».