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Enregistrement W2152116838 · doi:10.1186/1742-4682-7-33

A novel approach to modelling water transport and drug diffusion through the stratum corneum

2010· article· en· W2152116838 sur OpenAlexaff
Tatiana T. Marquez‐Lago, D. M. Allen, Jenifer Thewalt

Notice bibliographique

RevueTheoretical Biology and Medical Modelling · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésStratum corneumDiffusionCorneocytePermeability (electromagnetism)DrugChemistryDrug deliveryBiophysicsMaterials scienceNanotechnologyPhysicsThermodynamicsPharmacologyMembraneMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The potential of using skin as an alternative path for systemically administering active drugs has attracted considerable interest, since the creation of novel drugs capable of diffusing through the skin would provide a great step towards easily applicable -and more humane- therapeutic solutions. However, for drugs to be able to diffuse, they necessarily have to cross a permeability barrier: the stratum corneum (SC), the uppermost set of skin layers. The precise mechanism by which drugs penetrate the skin is generally thought to be diffusion of molecules through this set of layers following a "tortuous pathway" around corneocytes, i.e. impermeable dead cells. RESULTS: In this work, we simulate water transport and drug diffusion using a three-dimensional porous media model. Our numerical simulations show that diffusion takes place through the SC regardless of the direction and magnitude of the fluid pressure gradient, while the magnitude of the concentrations calculated are consistent with experimental studies. CONCLUSIONS: Our results support the possibility for designing arbitrary drugs capable of diffusing through the skin, the time-delivery of which is solely restricted by their diffusion and solubility properties.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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