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Enregistrement W1983963892 · doi:10.1155/2013/103527

Microencapsulation for the Therapeutic Delivery of Drugs, Live Mammalian and Bacterial Cells, and Other Biopharmaceutics: Current Status and Future Directions

2012· review· en· W1983963892 sur OpenAlexafffund
Catherine Tomaro-Duchesneau, Shyamali Saha, Meenakshi Malhotra, Imen Kahouli, Satya Prakash

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiopharmaceuticsDrug deliveryPharmaceutical technologyNanotechnologyPharmacologyBiochemical engineeringChemistryMedicineMaterials scienceEngineeringBiochemistryBiological activityPharmacognosy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microencapsulation is a technology that has shown significant promise in biotherapeutics, and other applications. It has been proven useful in the immobilization of drugs, live mammalian and bacterial cells and other cells, and other biopharmaceutics molecules, as it can provide material structuration, protection of the enclosed product, and controlled release of the encapsulated contents, all of which can ensure efficient and safe therapeutic effects. This paper is a comprehensive review of microencapsulation and its latest developments in the field. It provides a comprehensive overview of the technology and primary goals of microencapsulation and discusses various processes and techniques involved in microencapsulation including physical, chemical, physicochemical, and other methods involved. It also summarizes the state-of-the-art successes of microencapsulation, specifically with regard to the encapsulation of microorganisms, mammalian cells, drugs, and other biopharmaceutics in various diseases. The limitations and future directions of microencapsulation technologies are also discussed.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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