Production of dry-state ketoprofen-encapsulated PMMA NPs by coupling micromixer-assisted nanoprecipitation and spray drying
Notice bibliographique
Résumé
We present a two-step process to produce dry-state Ketoprofen-loaded poly(methyl methacrylate) nanoparticles (NPs) with controllable size and tunable drug release profile. A colloidal suspension of drug-loaded nanoparticles was first obtained from a nanoprecipitation process and then transferred into a commercial spray dryer. Three micromixers of different designs and mixing principles (molecular diffusion and impact mixing) were tested. After the first step, highly monomodal NPs in the size range 100 to 210 nm were obtained as seen by the low polydispersity index value (ca. PDI ∼ 0.2) returned by a dynamic light scattering detector. Physicochemical properties, encapsulation efficiency/ratio and drug release kinetics of NPs before and after drying were determined. For similar operating conditions, the best micromixer tested (impact mixing) allowed concluding that the NPs size was not significantly affected by the spray drying while encapsulation parameters and drug release rate were slightly decreased compared to the non spray-dried NPs. A sustained drug release was observed over 6 h and the drug release rate (up to 70%) was found to vary with the size of the NPs which in turn was a function of the flow rate ratio between the polymer solution and the non-solvent solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».