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Enregistrement W7030246495

Multifunctional Liquid-Infused Surface Coatings to Prevent Implant-Associated-Infections

2023· dissertation· en· W7030246495 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLibraries and Information Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcMaster University
Mots-clésBiofilmImplantDebridement (dental)Medical deviceAntibioticsLayer (electronics)Extracellular matrix
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical implants constitute an essential advancement in modern medicine, often restoring or replacing functionality to failed organs. Whether a medical implant is temporary or permanent, medical implants carry the risk of implant failure due to an infection. Implant-associated infections (IAI) are challenging to treat and often result in increased medical costs, prolonged hospital stays, implant failure, and, in some instances, severe infections that can lead to amputations, sepsis, or mortality. Eradicating an IAI can be challenging since bacteria can form biofilms on the implant’s surface. The biofilms comprise an extracellular matrix protecting the bacterial cells against systemic antibiotics and the host’s immune system. Treating an IAI usually entails a broad range of antibiotic treatment and surgical procedures for tissue debridement or implant replacement. For the reasons stated above, scientists and engineers continue to develop technologies to protect the surface of medical implants against infections. Amongst the new technologies, Liquid-Infused Surfaces (LIS) are renowned for their repellent and anti-fouling properties created by tethering a stable liquid layer onto the surface. However, many challenges remain to adopt this technology for implantable devices. For instance, the high repellent properties can hinder implant-tissue interaction and discourage proper integration with the body. Furthermore, the stable liquid layer is contingent on the surface properties of the coated material. In other words, the long-term stability of these coatings may be compromised if the surface chemistry is covered by biological processes such as biofilm formation from adherent bacteria. This thesis aims to expand on the applications of LIS coatings and enhance their properties for implantable materials. This thesis reviews different types of antibiotic surface coatings and further examines LIS technologies as a viable antibacterial coating for medical implants. Then, three novel multifunctional LIS coatings are presented. The first developed coating enhanced the antibacterial properties of the coating by adding bactericidal agents within the LIS coating. The developed antibiotic liquid-infused coating not only repelled bacteria but also lysed bacteria upon contact. The second coating was designed to promote tissue integration. This multifunctional coating promoted cell deposition and proliferation while remaining repellent toward bacteria, while the conventional LIS coating displayed poor cell availability. Lastly, a collagen-bacteriophage conjugated liquid-infused coating was developed to promote tissue integration while having a two-tier layer of antibacterial protection. This coating was tested in a mouse sepsis model and prevented mortality of all mice, with other groups as high as 90% mortality. These coatings constitute essential steppingstones to bring LIS technology to medical implants.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,185 · 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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