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Enregistrement W2162761364 · doi:10.18433/j3ts3g

Smart Polymeric Nanofibers for Topical Delivery of Levothyroxine

2010· article· en· W2162761364 sur OpenAlexvenueno aff
Anahita Fathi Azarbayjani, Jayarama Reddy Venugopal, Seeram Ramakrishna, Fung Chye Lim, Yew Weng Chan, Sui Yung Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofiberPermeationMaterials scienceFourier transform infrared spectroscopyDrug deliveryPolyvinyl alcoholHuman skinPenetration (warfare)TransdermalBiomedical engineeringVinyl alcoholNanotechnologyChemical engineeringChemistryMembranePharmacologyMedicineComposite materialPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topical administration of levothyroxine (T₄) helps to reduces deposits of adipose tissue on skin. The question is whether topical application of T₄ could lead to systemic effects. In the present study a series of nanofibrous membranes were electrospun into blends of poly vinyl alcohol (PVA) and poly-N-isopropylacrylamide (PNIPAM) to develop a sustained topical delivery of T₄. The polymeric nanofiber mats were characterized by field emission scanning electron microscopy (FESEM) and fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. In vitro permeation of the drug from the polymeric nanofibers was studied using excised human skin and the permeation mechanism investigated using confocal microscopy. It was observed that polymeric nanofibers were able to sustain the penetration of T₄ to the skin and help maintain the effective drug concentration in the skin layers for longer period of time. These formulations may have potential uses in topical skin products and can help to increase the accumulation of the active compound on the skin surface thus minimize the adverse side effects which may be caused by systemic absorption. This may result in great improvement in consumer compliance, avoid frequent dosing and enhance the therapeutic effectiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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