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Enregistrement W2132064156 · doi:10.1080/03639040801928952

Investigating a New Approach to Film Casting for Enhanced Drug Content Uniformity in Polymeric Films

2008· article· en· W2132064156 sur OpenAlexaff
Velisha Ann. Perumal, Thirumala Govender, Dhamend Lutchman, Irene Mackraj

Notice bibliographique

RevueDrug Development and Industrial Pharmacy · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensAbbott (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoInyuvesi Yakwazulu-NataliNational Research Foundation
Mots-clésCastingMaterials scienceSiliconeTrayEvaporationComposite materialBiomedical engineeringMechanical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Films prepared by conventional casting onto trays such as teflon-coated perspex trays (TCPTs) suffer from poor drug content uniformity. The aim of this study was to prepare a silicone-molded tray (SMT) with individual wells for film casting and to evaluate it in terms of enhancing drug content uniformity. Films were prepared by solvent evaporation or emulsification and cast onto TCPT and SMT. Preparation of films by the SMT method was superior in terms of meeting drug content uniformity requirements. As compared with the TCPT method, the SMT casting method also reduced the variability in mucoadhesivity, drug release, and film thickness. Reproducibility of the SMT method was demonstrated in terms of drug content, mucoadhesion, and drug release.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,007 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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