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Kinetic Analysis of Drug Release From Nanoparticles

2008· article· en· 334 citations· W1556912674 sur OpenAlex· 10.18433/j3d59t

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Revue canadienneIl a paru dans une revue canadienne.

Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants
0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découle

Résumé

PURPOSE: Comparative drug release kinetics from nanoparticles was carried out using conventional and our novel models with the aim of finding a general model applicable to multi mechanistic release. Theoretical justification for the two best general models was also provided for the first time. METHODS: Ten conventional models and three models developed in our laboratory were applied to release data of 32 drugs from 106 nanoparticle formulations collected from literature. The accuracy of the models was assessed employing mean percent error (E) of each data set, overall mean percent error (OE) and number of Es less than 10 percent. RESULTS: Among the models the novel reciprocal powered time (RPT), Weibull (W) and log- probability (LP) ones produced OE values of 6.47, 6.39 and 6.77, respectively. The OEs of other models were higher than 10%. Also the number of errors less than 10 percent for the models was 84.9, 80.2 and 78.3 percents of total number of data sets. CONCLUSIONS: Considering the accuracy criteria the reciprocal powered time model could be suggested as a general model for analysis of multi mechanistic drug release from nanoparticles. Also W and LP models were the closest to the suggested model.

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La notice

Revue
Journal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences
Thématique
Drug Solubulity and Delivery Systems
Domaine
Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
Établissements canadiens
Organismes subventionnaires
Research Center for Pharmaceutical NanotechnologyUniversity of TabrizTabriz University of Medical Sciences
Mots-clés
DrugChemistryPharmacologyNanoparticleNanotechnologyMedicineMaterials science
Résumé présent dans OpenAlex
oui