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Enregistrement W2595909262 · doi:10.1002/cjce.22835

Development of model systems for in vitro investigation of transdermal transport pathways

2017· article· en· W2595909262 sur OpenAlexvenueno aff
Roberta Liuzzi, Valentina Preziosi, Sergio Caserta, Stefano Guido

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransdermalIn vitroPharmacologyChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Skin is a complex structured system primarily involved in Transdermal Drug Delivery (TDD). The outer s tratum corneum represents the main barrier to the entrance of external molecules. Nowadays, none of the recognized methods, used for the investigation of penetration processes, is able to give a complete overview of the transport mechanisms involved. Standard protocols are based on the use of human or animal skin samples, which are difficult and expensive to obtain. Here, we present a novel experimental setup to investigate TDD by using Confocal Laser Scanning Microscopy and image analysis. The methodology is based on diffusion experiments of fluorescent‐labelled fluids (water, oil, and oil‐in‐water emulsions), in a model matrix. Using an agarose gel as model for a proof of concept, different penetration efficiencies were observed, suggesting an important role of both chemical composition and fluid microstructure on the transport mechanism. An adequate model system should be used to better mimic the stratum corneum morphology and properties. To this aim, several bicontinuous emulsion gels, obtained from an emulsification process, were preliminary formulated and suggested as model systems to mimic the stratum corneum . In this work, we define the key directions for the development of an innovative approach to study the penetration of formulations through the skin.

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)0,001
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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