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Enregistrement W4416413460 · doi:10.1080/09205063.2025.2591271

Polymer for advanced wound healing: design and mechanism

2025· article· en· W4416413460 sur OpenAlexaff
Xiaodan Zhang, Qing Zhang, Chaoxian Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElastomerPhotoisomerizationAzobenzenePolymerSmart polymerSmart materialAdhesive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smart and rapid wound healing has long been a significant challenge for the medical community. Recent advancements in biomaterials and manufacturing technologies are overcoming the limitations of traditional wound dressings. Notably, reversible light-responsive azobenzene derivatives in elastomer form are emerging as intelligent materials for this purpose. Their reversible photoisomerization properties have extensive applications in wound healing. This study systematically reviews the design principles, strategies, and mechanisms of smart elastomers based on drugs, as well as their applications in various stages of wound healing. When classifying drugs-releasing elastomers by response factors and loaded drugs, we emphasize design strategies based on physical blending and temperature or light microenvironments. Comparing smart elastomers to traditional polymer dressings, this review highlights how the dual presence of photoisomerization and dynamic bonds grants these polymers non-contact, reversible, intelligent adhesive properties. This unique combination enhances drugs delivery efficiency at wound sites while minimizing patient discomfort. The review discusses the advantages, challenges, and future prospects of smart elastomers in wound healing, offering new insights into intelligent drugs delivery systems for wound treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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