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Enregistrement W3009962338 · doi:10.18433/jpps30649

Raman Spectroscopy for Quantitative Analysis in the Pharmaceutical Industry

2020· review· en· W3009962338 sur OpenAlexaffvenue
José Izo Santana da Silva de Jesus, Raimar Löbenberg, Nádia Araci Bou‐Chacra

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess analytical technologyPharmaceutical industryPharmaceutical manufacturingDrug developmentProcess (computing)Biochemical engineeringFood and drug administrationNanotechnologyRisk analysis (engineering)Computer scienceManagement scienceData scienceEngineeringDrugBusinessWork in processMedicineMaterials sciencePharmacologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Raman spectroscopy is a very promising technique increasingly used in the pharmaceutical industry. Due to its development and improved instrumental versatility achieved over recent decades and through the application of chemometric methods, this technique has become highly precise and sensitive for the quantification of drug substances. Thus, it has become fundamental in identifying critical variables and their clinical relevance in the development of new drugs. In process monitoring, it has been used to highlight in-line real-time analysis, and it has been used more commonly since 2004 when the Food and Drug Administration (FDA) launched Process Analytical Technology (PAT), integrated with the concepts of Pharmaceutical Current Good Manufacturing Practices (CGMPs) for the 21st Century. The present review presents advances in the application of this tool in the development of pharmaceutical products and processes in the last six years.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,263
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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