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Enregistrement W2103012009 · doi:10.1089/089426803772455622

Cascade Impactors for the Size Characterization of Aerosols from Medical Inhalers: Their Uses and Limitations

2003· review· en· W2103012009 sur OpenAlexaff
Jolyon P. Mitchell, Mark Nagel

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Medicine · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCascade impactorCascadeInhalerActive ingredientParticle sizeProcess engineeringAerosolComputer scienceCharacterization (materials science)NanotechnologyParticle-size distributionBiochemical engineeringEnvironmental scienceMaterials sciencePhysicsMedicineEngineeringChemistryChromatographyMeteorologyChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cascade impactors, including the multi-stage liquid impinger, are by far the most widely encountered means for the in vitro determination of the particle size distribution of aerosols from medical inhalers, both in product development, batch release and in applications with add-on devices. This is because they directly measure aerodynamic size, which is the most relevant parameter to describe particle transport within the respiratory tract. At the same time, it is possible to quantify the mass of active pharmaceutical ingredient in different size ranges independent of other non-physiologically active components of the formulation. We begin by providing an overview of the operating principles of impactors and then highlight the various configurations and adaptations that have been adopted to characterize the various classes of inhaler. We continue by examining the limitations of the cascade impaction method, in particular looking at potential sources of measurement bias and discussing both appropriate and inappropriate uses of impactor-generated data. We also present a synopsis of current developments, including the Next Generation Pharmaceutical Impactor, and automation of cascade impactors for routine inhaler performance measurements.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations185
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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