Ballistic Impact of Single Particles Into Gelatin: Experiments and Modeling With Application to Transdermal Pharmaceutical Delivery
Notice bibliographique
Résumé
The impact and penetration of high speed particles with the human skin is of interest for targeted drug delivery by transdermal powder injection. However, it is often difficult to perform penetration experiments on dermal tissue using micron scale particles. To address this, a finite element model of the impact and penetration of a 2 μm gold particle into the human dermis was developed and calibrated using experiments found in the literature. Using dimensional analysis, the model was linked to a larger scale steel ball-gelatin system in order to extract key material parameters for both systems and perform impact studies. In this manner, an elastic modulus of 2.25 MPa was found for skin, in good agreement with reported values from the literature. Further gelatin experiments were performed with steel, polymethyl methacrylate, titanium, and tungsten carbide balls in order to determine the effects of particle size and density on penetration depth. Both the finite element model and the steel-gelatin experiments were able to predict the penetration behavior that was found by other investigators in the study of the impact of typical particles used for vaccine delivery into the human dermis. It can therefore be concluded that scaled up systems utilizing ballistic gelatins can be used to investigate the performance of transdermal powder injection technology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».