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Enregistrement W3037690311 · doi:10.1080/03639045.2020.1788062

Inkjet printing of a thermolabile model drug onto FDM-printed substrates: formulation and evaluation

2020· article· en· W3037690311 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDrug Development and Industrial Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvanced Drug Delivery Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Lifelong Learning and Religious AffairsEuropean Social FundState Scholarships FoundationHuman Resources and Skills Development CanadaEuropean CommissionHuman Resources Research Institute
Mots-clésBuccal administrationMucoadhesionFused deposition modelingMaterials scienceDrug deliveryPermeationNanotechnologyDosage formBiomedical engineeringComputer scienceChemistry3D printingChromatographyDrug carrierMembranePharmacologyComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The inkjet printing (IP) and fused deposition modeling (FDM) technologies have emerged in the pharmaceutical field as novel and personalized formulation approaches. Specific manufacturing factors must be considered in each adopted methodology, i.e. the development of suitable substrates for IP and the incorporation of highly thermostable active pharmaceutical compounds (APIs) for FDM. In this study, IP and FDM printing technologies were investigated for the fabrication of hydroxypropyl methylcellulose-based mucoadhesive films for the buccal delivery of a thermolabile model drug.Significance: This proof-of-concept approach was expected to provide an alternative formulation methodology for personalized mucoadhesive buccal films.Methods Mucoadhesive substrates were prepared by FDM and were subjected to sequential IP of an ibuprofen-loaded liquid ink. The interactions between these processes and the performance of the films were evaluated by various analytical and spectroscopic techniques, as well as by in vitro and ex vivo studies.Results The model drug was efficiently deposited by sequential IP passes onto the FDM-printed substrates. Significant variations were revealed on the morphological, physicochemical and mechanical properties of the prepared films, and linked to the number of IP passes. The mechanism of drug release, the mucoadhesion and the permeation of the drug through the buccal epithelium were evaluated, in view of the extent of ink deposition onto the buccal films, as well as the distribution of the API.Conclusions The presented methodology provided a proof-of-concept formulation approach for the development of personalized mucoadhesive films.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,134 · 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