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Enregistrement W2037635908 · doi:10.1080/01932691.2011.579831

Ciprofloxacin Loaded Alginate/Chitosan and Solid Lipid Nanoparticles, Preparation, and Characterization

2012· article· en· W2037635908 sur OpenAlexaff
Solmaz Ghaffari, Jaleh Varshosaz, Ismaeil Haririan, Mohammad Reza Khoshayand, Shirzad Azarmi, Taraneh Gazori

Notice bibliographique

RevueJournal of Dispersion Science and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid lipid nanoparticleChitosanNanocarriersZeta potentialDrug deliveryNanoparticleParticle sizeChemistryDrug carrierNanotechnologyCiprofloxacinDrugChromatographyChemical engineeringMaterials sciencePharmacologyOrganic chemistryBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to develop controlled drug delivery systems based on nanotechnology. Two different nanocarriers were selected, chitosan-alginate nanoparticles as hydrophilic and solid lipid nanoparticles as lipophilic carriers. Nanoparticles were prepared and characterized by evaluating particle size, zeta potential, SEM pictures, DSC thermograms, percentage of drug loading efficiency, and drug release profile. The particle size of SLNs and Chi/Alg nanoparticles was 291 ± 5 and 520 ± 16. Drug loading efficiency of Chi/Alg and SLN particles were 68.98 ± 5.5% and 88 ± 4.5%. The drug release was sustained with chitosan-alginate system for about 45 hours whereas for SLNs >98% of the drug was released in 2 hours. Release profile did not change significantly after freeze drying of particles using cryoprotector. Results suggest that under in vitro condition chitosan/alginate systems can act as promising carriers for ciprofloxacin and may be used as an alternative system in sustained delivery of ciprofloxacin.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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