Thermal Treating of Acrylic Matrices as a Tool for Controlling Drug Release
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to investigate the effect of thermal-treating on the release of ibuprofen from the granules prepared using aqueous dispersions of Eudragit. To accomplish this goal, different formulations were prepared using wet granulation method containing two different types of Eudragit aqueous dispersions, RS30D, RL30D and Avicel as filler. Tablets were prepared using direct compression method. The prepared tablets were thermally treated at 50 and 70 degrees C for 24 h. The drug release from tablets was assessed before and after thermal-treating. The results of release study showed that, thermally-treating the tablets at the temperatures higher than glass transition temperature (Tg) of the polymer can decrease the drug release from matrices. For mechanistic evaluation of the effect of thermal-treating, powder X-ray diffraction (XPD), scanning electron microscopy (SEM), differential scanning calorimeter (DSC), Fourier transform infrared (FT-IR) and helium pycnometer have been employed. The SEM graphs showed that the tablets have smoother surface with less porosity after thermal-treating. FT-IR spectra showed no change in the spectrum of thermally-treated tablet compared to control. In DSC graphs, no crystalline change was seen in the heat-treated samples of ibuprofen tablets, but decreased and widened peak size were related to the probable formation of solid solution of ibuprofen in Eudragit matrix. The results of helium pycnometer showed a significant decrease in the total porosity of some heat-treated samples. This study revealed the importance of thermal treating on the drug release from sustained release tablets containing Eudragit polymer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».