High throughput research and evaporation rate modeling for solvent screening for ethylcellulose barrier membranes in pharmaceutical applications
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Ethylcellulose is commonly dissolved in a solvent or formed into an aqueous dispersion and sprayed onto various dosage forms to form a barrier membrane to provide controlled release in pharmaceutical formulations. Due to the variety of solvents utilized in the pharmaceutical industry and the importance solvent can play on film formation and film strength it is critical to understand how solvent can influence these parameters. OBJECTIVE: To systematically study a variety of solvent blends and how these solvent blends influence ethylcellulose film formation, physical and mechanical film properties and solution properties such as clarity and viscosity. MATERIALS AND METHODS: Using high throughput capabilities and evaporation rate modeling, thirty-one different solvent blends composed of ethanol, isopropanol, acetone, methanol, and/or water were formulated, analyzed for viscosity and clarity, and narrowed down to four solvent blends. Brookfield viscosity, film casting, mechanical film testing and water permeation were also completed. RESULTS AND DISCUSSION: High throughput analysis identified isopropanol/water, ethanol, ethanol/water and methanol/acetone/water as solvent blends with unique clarity and viscosity values. Evaporation rate modeling further rank ordered these candidates from excellent to poor interaction with ethylcellulose. Isopropanol/water was identified as the most suitable solvent blend for ethylcellulose due to azeotrope formation during evaporation, which resulted in a solvent-rich phase allowing the ethylcellulose polymer chains to remain maximally extended during film formation. Consequently, the highest clarity and most ductile films were formed. CONCLUSION: Employing high throughput capabilities paired with evaporation rate modeling allowed strong predictions between solvent interaction with ethylcellulose and mechanical film properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».