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Enregistrement W2890992966 · doi:10.1038/s41598-018-32026-9

Fluid absorption by skin tissue during intradermal injections through hollow microneedles

2018· article· en· W2890992966 sur OpenAlexafffund
Pranav Shrestha, Boris Stoeber

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésBiomedical engineeringMicroscale chemistryTissue fluidMaterials scienceAbsorption (acoustics)Tissue engineeringDrug deliveryOptical coherence tomographyNanotechnologyMedicineComposite materialRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hollow microneedles are an emerging technology for delivering drugs and therapeutics, such as vaccines and insulin, into the skin. Although the benefits of intradermal drug delivery have been known for decades, our understanding of fluid absorption by skin tissue has been limited due to the difficulties in imaging a highly scattering biological material such as skin. Here, we report the first real-time imaging of skin tissue at the microscale during intradermal injections through hollow microneedles, using optical coherence tomography. We show that skin tissue behaves like a deformable porous medium and absorbs fluid by locally expanding rather than rupturing to form a single fluid filled cavity. We measure the strain distribution in a cross section of the tissue to quantify local tissue deformation, and find that the amount of volumetric expansion of the tissue corresponds closely to the volume of fluid injected. Mechanically restricting tissue expansion limits fluid absorption into the tissue. Our experimental findings can provide insights to optimize the delivery of drugs into skin for different therapeutic applications, and to better model fluid flow into biological tissue.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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