Formulation and Evaluation of Bi Layer Matrix Tablet of Anti Hypertensive Drug
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases account for a large proportion of all deaths and disability worldwide. Global Burden of Disease (GBD) Study reported that there were 5.2 million deaths from cardiovascular diseases in economically developed countries and 9.1 million deaths from the same causes in developing countries . Worldwide prevalence estimates for hypertension may be as much as 1 billion individuals, and approximately 7.1 million deaths per year may be attributable to hypertension 44. Hypertension is directly responsible for 57% of all stroke deaths and 24% of all coronary heart disease deaths in India. Pooling of Indian epidemiological studies shows that hypertension is present in 25% urban and 10% rural subjects. Therefore cost effective approaches to optimally control blood pressure among Indians are very much needed. Although novel drug-delivery systems have been used in other areas of medicine, their application in the treatment of hypertension has been relatively recent1. the discussion and placed in chapter 7. The present study conclusively proved that controlled release bilayer matrix tablets of losartan potassium can be efficiently prepared by using HPMC K100M,eudragit rspo and ssg their combinations. And the prepared tablets gave the promising results for once a day administration of losartan potassium. Vancouver style was followed to write the references quoted in the study and is listed in the chapter of bibliography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».