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Enregistrement W2605749275 · doi:10.1002/cjce.22867

Production of menthol‐loaded nanoparticles by solvent displacement

2017· article· en· W2605749275 sur OpenAlexvenueno aff
Ada Ferri, Naveeta Kumari, Roberta Peila, Antonello Barresi

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-clésMentholNanoparticleMaterials scienceSolventParticle sizeAcetonitrileAcetoneVolumetric flow ratePolymerInletChemical engineeringChromatographyComposite materialChemistryNanotechnologyOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The production of menthol‐loaded poly‐ϵ‐caprolactone nanoparticles (NPs) for dermal application was investigated. The nanoparticles were produced in three different mixers: a confined impinging jet mixer (CIJM), a two‐inlet vortex mixer (VM), and a four‐inlet vortex mixer (MIVM), testing their performances in the same operating conditions. The effects of various process parameters such as polymer and menthol concentration, flow rate, solvent type (acetone, acetonitrile, or THF), and quench ratio, on mean nanoparticle size, menthol loading, and encapsulation efficiency were compared and discussed. The amount of menthol encapsulated inside the nanoparticles was quantified by GC analysis and the structure and shape of the NPs were analyzed by TEM. Nanoparticles of sizes between 200 nm to 800 nm were obtained using the CIJM, the VM, and the MIVM with different feeding sequences. It was observed that mixer geometry had a strong effect on particle size (at the same operating conditions the size decreased from MIVM with two inlets to VM and to CIJM) and the smallest particles were obtained using the MIVM using one solvent and three antisolvent streams. By using acetonitrile, the mean nanoparticle size was larger. Incorporation efficiency and menthol loading values up to 80 % and 60 % respectively were obtained depending on the inlet menthol and polymer concentrations.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,320

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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