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Enregistrement W2767335032 · doi:10.1177/0885328217739451

Dynamic mechanical behaviour of nanoparticle loaded biodegradable PVA films for vaginal drug delivery

2017· article· en· W2767335032 sur OpenAlexafffund
Yannick Léandre Traoré, Miral Fumakia, Jijin Gu

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch Manitoba
Mots-clésDrug deliveryNanoparticleMaterials scienceNanotechnologyBiomedical engineeringDrugPharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigated the viscoelastic and mechanical behaviour of polyvinyl alcohol films formulated along with carrageenan, plasticizing agents (polyethylene glycol and glycerol), and when loaded with nanoparticles as a model for potential applications as microbicides. The storage modulus, loss modulus and glass transition temperature were determined using a dynamic mechanical analyzer. Films fabricated from 2% to 5% polyvinyl alcohol containing 3 mg or 5 mg of fluorescently labeled nanoparticles were evaluated. The storage modulus and loss modulus values of blank films were shown to be higher than the nanoparticle-loaded films. Glass transition temperature determined using the storage modulus, and loss modulus was between 40-50℃ and 35-40℃, respectively. The tensile properties evaluated showed that 2% polyvinyl alcohol films were more elastic but less resistant to breaking compared to 5% polyvinyl alcohol films (2% films break around 1 N load and 5% films break around 7 N load). To our knowledge, this is the first study to evaluate the influence of nanoparticle and film composition on the physico-mechanical properties of polymeric films for vaginal drug delivery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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