Specificity of process analytical tools in the monitoring of multicomponent pharmaceutical powders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The application of Process Analytical Technologies in pharmaceutical manufacturing has been the subject of many studies. Active pharmaceutical ingredient monitoring in real time throughout the manufacturing process is commonly the target of many such implementations. The tools in place must be sensitive to, and selective of, the parameter(s) to be monitored, i.e. in the case of component quantification, they must respond to the component in question and be robust against all others. In this study, four different ingredients (riboflavin, ferrous fumarate, ginseng, and ascorbic acid) in a multi-component blend were monitored by three different tools (near infrared spectroscopy, laser-induced fluorescence and red-green-blue camera) using a full factorial design. The goal was to develop efficient and robust concentration-reading/prediction models able to assess and monitor component interference. Despite relatively high complexity of the blend studied, the three tools demonstrated reasonable specificity for the tracked ingredients (and showed advantages when combined), taking into account larger acceptance criteria typical of dietary products. In certain cases, some interference might lead to biased predictions, highlighting the importance of good calibration. The tools tested and the methodology proposed has divulged their potential in monitoring these components, despite the complexity of the 31-component blend.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle