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Enregistrement W2381833281

Preparation and properties of nepeta oil-oxymatrine lipidosome pro vagina thermosensitive gel

2014· article· en· W2381833281 sur OpenAlexaff
Zhang Duo-du

Notice bibliographique

RevueZhongcaoyao · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNepetaChromatographyChemistryEmulsionEssential oilOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To prepare the nepeta oil-oxymatrine(OMT) lipidosome pro vagina thermosensitive gel, and to investigate its in vitro drug release behavior. Methods P-407 and P-188 were used as gel matrix to prepare the gel, and gelatinization temperature was applied as a target to optimize the prescription. The OMT lipidosome was prepared based on the multiple emulsion method, and the nepeta oil-OMT lipidosome pro vagina thermosensitive gel was obtained by cold-dissolving method. The content of OMT was determined by HPLC, and in vitro release properties of nepeta oil-OMT lipidosome thermosensitive in situ gel was investigated by dialysis method. Results After optimization, the gel prescription was finally confirmed as 18% P-407, 5% P-188, and 0.2% hydroxy-propyl methyl cellulose(HPMC). The gelatination temperature for nepeta oil-OMT lipidosome thermosensitive gel was(36.8 ± 0.2) ℃, and the in vitro accumulating release ratio of sinomenine in the nepeta oil-OMT lipidosome gel system was(58.89 ± 0.34) % and(66.38 ± 0.12) % after 48 h. Conclusion The prepared nepeta oil-OMT lipidosome thermosensitive gel has the temperature sensitivity and sustained release effect, can effectively delay the release of the drug in vagina and improve the residence time in the vagina.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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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