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Enregistrement W2952838944 · doi:10.2174/2210303109666190617170026

Systemic Delivery of Peptide Hormones Using Nasal Powders: Strategies and Future Perspectives

2019· article· en· W2952838944 sur OpenAlexaff
Lisa Engio, Remigius U. Agu

Notice bibliographique

RevueDrug Delivery Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNasal administrationHormonePeptide hormoneDrug deliveryGhrelinPharmacologyInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Peptide Hormones (PH) are mainly administered as parenteral injections due to their peculiar physicochemical properties, and susceptibility to enzymatic degradation after oral administration. With invasive routes, however, patient safety, acceptability, and compliance become a concern, especially when a patient has a chronic condition that requires repeated injections. The delivery of peptide hormones via the nasal route has gained momentum over the last few decades as a noninvasive alternative to parenteral injections and commercially available nasal liquid products. Objective: The aim of this paper was to review: (1) The benefits and limitations of nasal powder products, (2) Formulation strategies to enhance nasal delivery of peptide hormone drugs, (3) Nasal powder devices, and (4) Future perspectives of therapeutic nasal powders. The drugs examined specifically include calcitonin, desmopressin, ghrelin, glucagon, human growth hormone, insulin, octreotide, and oxytocin. Methods:: Nasal delivery of peptide hormones using powders was reviewed with the following databases: EBSCO, PUBMED, Web of Science, ClinicalTrials.gov, and EU Clinical Trials Register. Results: Nasal powders are a promising drug delivery system that may be safer and more effective than traditional injections and presently marketed nasal liquids for peptide hormone drugs. Conclusion: With sustained interest and growing body of supporting evidence, a range of nasal powders for systemic delivery of these drugs and delivery devices can be expected to enter the market in the future and offer more options to patients

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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