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Enregistrement W2943363267 · doi:10.1080/09205063.2019.1580663

Altering the release of tobramycin by incorporating poly(ethylene glycol) into model silicone hydrogel contact lens materials

2019· article· en· W2943363267 sur OpenAlexafffund
Ivana Postic, Heather Sheardown

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésSelf-healing hydrogelsEthylene glycolPEG ratioSiliconeDrug deliveryMaterials scienceSwellingChemical engineeringWettingPolymerContact lensPolydimethylsiloxaneEthylene oxideControlled releasePolymer chemistryNanotechnologyComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delivery of drugs from contact lens materials is attractive for a number of reasons. However, the controlled delivery of hydrophilic drugs can be difficult to achieve due to the burst release of drug that is associated with materials of high water content, such as hydrogels. Silicone hydrogels have significant potential for drug delivery due to their increased hydrophobicity and the tortuous nature of the pores, overcoming some of the limitations associated with conventional hydrogel materials. The aim of this study was to examine the potential of model poly(ethylene glycol) (PEG) containing silicone hydrogels for delivery of hydrophilic aminoglycoside antibiotics. It was hypothesized that PEG, a polymer that has seen extensive use in biomedical applications, will provide in addition to hydrophilicity and protein repulsion, a mechanism for controlling the delivery of this hydrophilic antibiotic. PEG was combined with the macromer TRIS to create the model silicone hydrogel materials. The optical and physical properties of the novel TRIS-co-PEG silicone hydrogels exhibited excellent transparency, appropriate refractive index and high transmittance indicating minimal phase separation. Desirable properties such as wettability and protein repulsion were maintained across a wide range of formulations. The water content was found to be highly correlated with the ethylene oxide content. Drug release could be influenced through PEG content and was found to fit Higuchi-like kinetics. Overall, the study demonstrates that incorporation of PEG into a model silicone hydrogel could be used to control the release of a hydrophilic compound. Data suggests this is related to the unique structure and properties of PEG, which alter the types of water found in each formulation and the water content.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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