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Enregistrement W7030156718

Macroporous Hydrogels for Tissue Engineering and Wound Care

2023· dissertation· en· W7030156718 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster UniversityCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésSelf-healing hydrogelsWound careFusidic acidWound healingWound dressingAntimicrobialDrug deliveryContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are three-dimension networks of water-soluble polymer chains and have attracted interest in biomedical engineering, targeted drug delivery, tissue engineering, and regenerative medicine due to their ability to retain water coupled with their highly tunable physicochemical and biological properties. In the specific context of wound care, hydrogels can both maintain high wound hydration as well as absorb and manage wound exudate, both of which are major challenges in wound care. Hydrogel wound dressings can simultaneously deliver medication directly to the wound to suppress or treat infections, including antibiotic-resistant strains such as Methicillin-resistant S. aureus (MRSA). This thesis develops two wound care products that can address challenges in the selection and delivery of drugs to treat antibiotic-resistant strain infections: (1) in situ-gelling poly(oligoethylene glycol methacrylate) (POEGMA) hydrogel wound dressings containing self-assembled nanoparticles encapsulated with fusidic acid; and (2) an in situ calcium-crosslinked alginate scaffold produced using pressurized gas expanded liquids (PGX) technology impregnated with fusidic acid or tigecycline using supercritical adsorptive precipitation (sc-AP). The POEGMA hydrogel wound dressings helped supress MRSA infection and prevent systemic infection during the course of treatment, facilitating a 1-2 fold decrease in bacterial load in the wound bed. The sc-AP technology was shown to be compatible with loading clinically-relevant doses of both antimicrobial compounds, while the resulting wound dressings were effective in treating MRSA wound infections. In case of tigecycline loaded alginate scaffolds, the infection was completely cleared. In tissue engineering applications, injectable macroporous hydrogels are particularly limited by two factors: (1) their need for invasive administration, typically implantation; and (2) their generally weak mechanics. In the first case, reports of injectable hydrogels often involve toxic compounds or by-products that result in loss of cell viability. This thesis addresses this challenge by design and development of a POEGMA-based macroporous hydrogel scaffold based on a novel, non-cytotoxic pore forming emulsion based on perfluorocarbons. Use of the pore-forming emulsion significantly improved cell viability in vitro 14 days after injection and was well tolerated in vivo with minimal to no inflammatory response. In the second case, an interpenetrating “hard-soft” nanofibrous hydrogel network was fabricated by co-electrospinning POEGMA with poly(caprolactone) (PCL). The PCL phase significantly enhanced the mechanical properties of the electrospun POEGMA hydrogel scaffold making handling and manipulating the scaffolds possible, while the presence of the POEGMA phase significantly improved the biological properties of PCL scaffolds in terms of supporting significantly enhanced cell proliferation and delayed bacterial adhesion. Collectively, the advances made in this work address key challenges in the application of hydrogels in tissue engineering and wound care, with future potential to be applied to solve practical clinical challenges.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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