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Enregistrement W4417365381 · doi:10.1039/d5mh01968k

Synergistic integration of hydrogels and cold plasma for biomedical applications and therapeutics

2025· article· en· W4417365381 sur OpenAlexaff
Muzammil Kuddushi, Parin Dal, Huihui Gan, Dingnan Lu, David Z. Zhu

Notice bibliographique

RevueMaterials Horizons · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsBiocompatible materialDrug deliveryAtmospheric-pressure plasmaRegenerative medicineRegeneration (biology)Tissue engineeringPlasma medicineCancer therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The synergistic integration of hydrogels (HGs) and cold atmospheric plasma (CAP) represents a transformative advancement in biomaterials and plasma medicine, opening new pathways for next-generation therapeutics. HGs, as highly hydrated and biocompatible polymer networks, function as versatile platforms for tissue engineering, drug delivery, and wound management. CAP, a non-thermal ionized gas enriched with reactive oxygen and nitrogen species (RONS), exhibits potent antimicrobial, anti-inflammatory, and regenerative effects. The convergence of HGs and CAP enables the development of dynamic, localized therapeutic systems that support controlled and stimuli-responsive treatment strategies. This review critically examines the fundamental physicochemical principles of HGs and CAP, elucidates their interactive mechanisms, and highlights integrated applications in wound healing, cancer therapy, and regenerative medicine. Key challenges, including standardization, safety considerations, and mechanistic understanding, are discussed, alongside future perspectives for clinical translation and personalized therapeutics. Overall, the plasma activated HGs (PAHGs) interface holds immense potential to revolutionize biomedical interventions, offering multifunctionality, adaptability, and precision in therapeutic delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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