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Enregistrement W2910482388 · doi:10.1016/j.ijpharm.2018.12.080

Lipids and polymers in pharmaceutical technology: Lifelong companions

2019· review· en· W2910482388 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutics · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesServier
Mots-clésDosage formActive ingredientPermeationNanotechnologyPharmaceutical technologyPolymerDrug deliveryChemistryControlled releaseBiochemical engineeringMaterials sciencePharmacologyOrganic chemistryChromatographyMedicineEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In pharmaceutical technology, lipids and polymers are considered pillar excipients for the fabrication of most dosage forms, irrespective of the administration route. They play various roles ranging from support vehicles to release rate modifiers, stabilizers, solubilizers, permeation enhancers and transfection agents. Focusing on selected applications, which were discussed at the Annual Scientific Meeting of the Gattefossé Foundation 2018, this manuscript recapitulates the fundamental roles of these two important classes of excipients, either employed alone or in combination, and provides insight on their functional properties in various types of drug formulations. Emphasis is placed on oral formulations for the administration of active pharmaceutical ingredients with low aqueous solubilities or poor permeation properties. Additionally, this review article covers the use of lipids and polymers in the design of colloidal injectable delivery systems, and as substrates in additive manufacturing technologies for the production of tailor-made dosage forms.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,280 · 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