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Enregistrement W2313588088 · doi:10.1055/s-0034-1367748

In vitro Dosisvergleich von Respimat® Soft Mist Inhaler™ mit Trockenpulverinhalatoren für die COPD-Therapie

2014· article· de· W2313588088 sur OpenAlexaboutno aff
AM Ciciliani, Peter Langguth, Deborah Bickmann, Herbert Wachtel, Thomas Voshaar

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2014
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ein direkter Vergleich von aktuell auf dem Markt befindlichen Inhalatoren in Patienten ist schwierig aufgrund der Variabilität, die unvermeidbar durch den Patienten eingebracht wird. Daher wurden in vitro Daten bezüglich der Dosis, die die Mund-Rachen-Region passiert, generiert mithilfe des Alberta-Rachenmodells. Drei Inhalatoren (Spiriva® Respimat®, Seebri® Breezhaler® und Eklira® Genuair®) wurden verglichen. Dafür wurden die Inhalatormundstücke in die Mundöffnung des Rachenmodells eingesetzt. Der Luftfluss wurde hinter dem Rachenmodell entweder durch einen Filter oder zur Messung der Partikelgrößenverteilung durch einen Next Generation Impaktor geleitet. Dabei wurden realistische Atemprofile von COPD-Patienten verwendet, die an die Flusswiderstände der drei Inhalatoren angepasst waren. Da die Generierung des Aerosols im Fall des Respimat unabhängig vom Inhalationsfluss ist, führt nur die Simulation von sehr schnell inhalierenden Patienten zu einer leicht erhöhten Rachendeposition, während bei den meisten Trockenpulverinhalatoren eine relativ hohe Flussrate nötig ist für das Deagglomerieren der Wirkstoff- und Hilfsstoffpartikel. Dies führt zu einer höheren Deposition von allen Inhaltsstoffen der Pulverformulierung in der Mund-Rachen-Region und einer prozentual geringeren Lungendeposition im Vergleich zu Respimat. Die Ergebnisse zeigen, dass der Respimat® Soft Mist™ Inhaler eine hohe Dosis der abgegebenen Wirkstoffmenge in die Lunge transportiert (ca. 50 – 70% in vitro ), was gut vergleichbar ist zu 44 – 63% in vivo (P Brand, 2007, Pneumologie, Vol. 61). Before presented at ISAM 2013 Danksagung: Warren Finlay stellte 3D-Daten seines idealisierten Mund-Rachen-Modells zur Verfügung

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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