Controlled Hydrogel Surfaces Adhesion via Macrophase Separation Polymerization Triggered by Electrostatic Interaction for Wound Dressing and Bio‐Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Asymmetrical hydrogels with selective tissue adhesion represent a significant advancement in biomaterials for preventing postoperative adhesion and restoring internal tissues. In this work, a one‐step macrophase separation polymerization method triggered by electrostatic interactions is developed to fabricate asymmetrical hydrogels (denoted as QAD). Inspired by barnacle cement proteins, phenylboronic acid is incorporated into the top surface of the hydrogel for strong wet tissue adhesion. Meanwhile, quaternary ammonium chitosan (QCS) functionalized with zwitterions and acrylic acids formed bulky monomers, which then underwent macrophase separation polymerization and sank down to achieve the bottom surface with non‐adhesion. Such hydrogels not only effectively mitigated the challenges of postoperative adhesion, but also exhibited excellent hemostatic properties, thereby reducing the bleeding from 243 mg (gauze) to 16.9 mg. Over a period of 14 days, these hydrogels achieved a remarkably enhanced repair rate of 96.7%, as opposed to 85.6% in the control group. Moreover, an abundant quantity of free ions within the QAD hydrogel endowed it with the capacity to record pulse signal waveforms and convert throat sounds into electrical signals. In summary, this research presents a novel approach to asymmetrical hydrogels, offering promising solutions for adhesion prevention, wound management, and clinical monitoring.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».