In Silico Simulation of Dissolution Profiles for Development of Extended-Release Doxazosin Tablets
Notice bibliographique
Résumé
Developing extended-release (ER) formulations with appropriate release characteristics can be challenging for formulation scientists.The aim of this study was to demonstrate the use of computer-simulated dissolution profiles associated with statistical experimental design in the development of doxazosin ER tablet formulations.Experimental doxazosin ER tablets were prepared and tested using USP Apparatus 2 with 900 mL of simulated gastric fluid without enzyme at 37 ± 0.5 °C and 75 rpm for 960 minutes.The results were used to optimize calibration constants for the ingredients in the simulation software, DDDPlus.Design Expert software was used to obtain different mixtures between lactose and HPMC K100M, creating seven formulations with dissolution profiles simulated in DDDPlus.After statistical analysis, an optimized doxazosin ER formulation was identified, manufactured, and tested for comparison with the predicted profile.A correlation coefficient of 0.99 was obtained for observed and predicted dissolution profiles of the optimized doxazosin ER formulation.The use of test simulations led to a 66.67% reduction in analyst working hours and 77.78% reduction in both equipment usage time and dissolution medium volume.Computer simulations associated with design of experiments can save time and reduce costs in the development of ER formulations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».