Closed‐Loop Responsive Smart Bandages for Dynamic Monitoring and Self‐Regulated Antibacterial Therapy in Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, smart wound management systems have garnered increasing attention. However, most existing strategies still rely on predefined stimuli or threshold‐based mechanisms to trigger drug release, which are insufficient to feedback to the dynamic changes in infection status, and their independently designed sensing and therapeutic modules further limit functional integration and coordinated intervention. To address these challenges, this study presents a smart bandage system that integrates a closed‐loop mechanism encompassing sensing, therapy intervention, and feedback. The system is built by embedding carbon dots (CDs) into metal–organic frameworks (MOFs) formed via Fe 3+ ‐carbenicillin (CARB) coordination, then immobilized on a cellulose nonwoven (CNW) to create a composite smart bandage. In the infection‐induced acidic microenvironment, the bandage enables concurrent fluorescence recovery and CARB release, enabling real‐time infection monitoring and potent antibacterial activity (>99.99%). As infection resolves, diminished bacterial activity raises local pH, thereby reducing CARB release through pH‐responsive negative feedback. Mechanistic studies indicate that Fe 3+ competitively coordinates between bacterial ligands and CDs, enabling coupled sensing and therapy. In a murine wound model, the bandage significantly accelerated wound healing, suppressed bacterial growth, and allowed visual tracking of infection severity. This work provides a novel strategy for an intelligent wound bandage with autonomous sensing and therapeutic functions.
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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 ».