Antibacterial and biodegradable bandage with exudate absorption and smart monitoring for chronic wound management
Notice bibliographique
Résumé
Despite the promising potential of smart bandages in wound care, the lack of effective integration among infection control, exudate management, and real-time wound monitoring remains a major obstacle in clinical application. Herein, neomycin (NEO)-grafted cellulose-based nonwovens (CNs) were used as the antibacterial network and blueberry extract (anthocyanin, AC) as the colorimetric additive to create the excellent dual network gel (DNG) bandage for smart bandages along with a polyvinyl alcohol/cellulose nanofiber (PVA/CNFs) matrix. The aerogel bandage loaded with AC demonstrates a pH-sensitive color-changing response and high-efficiency free radical scavenging ability (all greater than 93.61%), enabling the in-situ monitoring of wound healing and inhibiting wound inflammation, while the nonwoven network grafted with NEO endows the aerogel composites with excellent antibacterial properties (> 99% against Staphylococcus aureus and Escherichia coli ). In vivo evaluation using a S. aureus -infected full-thickness wound model in mice demonstrated that the DNG bandage significantly accelerated wound healing and improved tissue regeneration, outperforming commercial dressings. Furthermore, upon absorbing exudate, the aerogel converts into a hydrogel, providing efficient fluid absorption and preventing wound re-contamination, thereby achieving dynamic exudate management. Evidently, the DNG smart bandage is a promising management tool for the synergistic treatment of persistent wounds and introduces a fresh strategy for medical regenerative medicine.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».