Treatment of Open Wound Infections Using Drug-Impregnated Polymer Hydrogels: A Dual Approach
Notice bibliographique
Résumé
The skin is the body’s largest organ and serves a variety of essential functional and aesthetic purposes. Wounds, burns, and other abrasions to the skin can have consequential effects on the rest of the body if not properly managed. Open wounds are often a breeding ground for bacterial infections and can pose a severe threat to individuals with compromised immune systems and other at-risk groups. Antibiotic- resistant bacteria, such as methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), thrive in these polymicrobial environments and are often difficult to treat. In tandem, bottlenecks in the drug discovery pipeline lead to slow development of novel compounds and routes of administration. One such challenge is the inherent issue of solubility of antibiotic compounds. Otherwise promising drug candidates face challenges in administration in critical cases, such as open wounds, due to their poor aqueous solubility. These barriers highlight the need for unconventional approaches to drug discovery and the delivery of therapeutics. In collaboration with an Edmonton-based biotechnology company and other research groups at McMaster University, we performed a comparative analysis of two novel hydrogels loaded with antibiotics of interest to address the aforementioned challenges in treating infected wounds. Utilizing patented technology and an optimized excisional murine wound model, the two proposed routes of antibiotic administration show promise in delivering drugs with inherently low water solubility and offer several other advantages in the development of efficient drug delivery vehicles.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».