Preparation and properties of nepeta oil-oxymatrine lipidosome pro vagina thermosensitive gel
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 ».