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Enregistrement W1971703728 · doi:10.3109/10837450.2013.829098

Vesicular powder as carrier for doxycycline hydrochloride and metronidazole combination therapy

2013· article· en· W1971703728 sur OpenAlexaff
Heba A. Gad, Amany O. Kamel, Omaima A. Sammour, Hadir F. El Dessouky

Notice bibliographique

RevuePharmaceutical Development and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeta potentialPulmonary surfactantNiosomeMaltodextrinChromatographyVesicleDoxycyclineChemistryLiposomeDrug carrierMaterials scienceMembraneDrug deliveryNanoparticleNanotechnologyOrganic chemistryBiochemistryAntibioticsSpray drying

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, vesicular proniosomal powder encapsulating doxycycline hydrochloride (DH) and metronidazole (MT) combination therapy was developed using different types of spans, cholesterol (CH) and maltodextrin as a carrier. Proniosomal powder was free flowing and spherical in shape. The surfactant structure affected the entrapment efficiency of both drugs with highest value of Sp 60 proniosomes of 45.16% and 42.64% for DH and MT, respectively. Incorporation of CH influenced vesicle stability and permeability with optimum concentration of 10 mole%. Increasing the surfactant loading from 1 mM to 3 mM resulted in a significant decrease in the amount of drugs (mg) entrapped per mM lipid (from 9.95 to 1.13 and from 8.88 to 1.22 for DH and MT, respectively). Longer chain length surfactants produced larger vesicles. Surfactant hydrophilicity affected zeta potential. Both drugs were molecularly dispersed in the proniosomal powder with no chemical interaction with other components. Proniosomal powder was stable at 2-8 °C for three months.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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