Dissolution Enhancement and Physicochemical Characterization of Valsartan in Solid Dispersions with β-CD, HP β-CD, and PVP K-30
Notice bibliographique
Résumé
Solid dispersions (SDs) and physical mixtures (PMs) of valsartan in β-cyclodextrin (β-CD), hydroxypropyl β-cyclodextrin (HP β-CD), and polyvinyl pyrollidone (PVP K-30) were prepared to increase its solubility characteristics.The drug formulations were characterized in the solid state by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and differential scanning calorimetry (DSC).By these physical determinations, drug-polymer interactions were found.Both the solubility and the dissolution rate of the drug in these formulations were increased.Drug contents were determined by UV spectrophotometry at a λ max of 249.5 nm.The phase solubility behavior of valsartan in various concentrations of β-CD, HP β-CD, and PVP K-30 (0.25-1.0%w/v) in distilled water was obtained at 37 ± 2 °C.The dissolution of valsartan is increased with increasing amounts of the hydrophilic carriers (i.e., β-CD, HP β-CD, and PVP K-30).Gibbs free energy (ΔG o tr ) values were all negative, indicating the spontaneous nature of valsartan solubilization.The SDs of valsartan with β-CD and HP β-CD were prepared at 1:1, 1:3, and 1:5 drug/carrier ratios by a kneading method, and PVP K-30 SDs were prepared at the same ratios (i.e., 1:1, 1:3 and 1:5 drug/carrier) by a lyophilization technique.The FTIR spectroscopic studies show the stability of valsartan and the absence of well-defined drug-polymer interaction.Compared with β-CD, HP β-CD showed better enhancement of dissolution rate; compared with HP β-CD, PVP K-30 showed better solubility and dissolution enhancement.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».