Comparison of Deposition in the USP and Physical Mouth–Throat Models with Solid and Liquid Particles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Experimental deposition was studied using three different mouth-throat models: (1) the standard United States Pharmacopeia induction port (IP), (2) the idealized human mouth and throat replica developed by the University of Alberta (UofA replica), and (3) the conductive rubber mouth-throat cast from a human subject developed by Lovelace Respiratory Research Institute (LRRI cast). METHODS: Both solid and liquid monodispersed fluorescent particles in the size range of 2-30 μm in diameter were delivered into the devices at flow rates of 15, 30, and 60 L min(-1). For solid particles, the study was conducted with and without grease coating inside the devices to investigate the effects of particle bounce. CONCLUSIONS: Large amounts of rebounded particles were found for the IP and UofA replica without the coating treatment, while particle bounce was only observed at the large particle size for the LRRI cast. The UofA replica and LRRI cast agreed well for solid particles with coating treatments and liquid particles. The deposition results from this study were also compared to data of in vivo deposition studies from the literature. The deposition efficiencies in the UofA replica and LRRI cast were within the range of in vivo data, which showed a large scatter.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».