Use of Extrathoracic Deposition Models for Patient-Specific Dose Estimation during Inhaler Design
Notice bibliographique
Résumé
The lung dose of inhaled pharmaceutical aerosol that an individual will receive from an inhaler can now be more accurately estimated in light of recent extrathoracic deposition modeling that has correlated characteristic airway dimensions with deposition. This paper first summarizes the current state of extrathoracic deposition models, including recent developments that have quantified the effects of aerosol electrostatics and inhaler mouthpiece diameter on deposition. A generalized equation for predicting extrathoracic deposition in different subjects is then developed and average characteristic airway dimensions representative of different age groups are indicated. A methodology is then presented to predict the lung dose per unit body surface area individuals will receive from an inhaler. A sample calculation shows that a typical 10-year-old child subject would receive a lower lung dose per unit body surface area than an adult subject inhaling through the same inhaler at the same 90 L min-1 flow rate, due to greater extrathoracic deposition in the child. In order to provide an equivalent lung dose per unit body surface area to the child as to the adult, an inhaler particle size adjustment is specified. Finally, the use of idealized geometries for developing inhaler-specific empirical correlations and improving upon inhaler design is outlined. Keywords: Dose adjustment and selection, empirical upper airway deposition model, extrathoracic deposition fraction, inhaled pharmaceutical aerosol, inhaler design and formulation development, particle size, pediatric lung dose, respiratory drug delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».