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Enregistrement W3039924081 · doi:10.1002/adtp.201900140

Biomedical Applications of Polymeric Microneedles for Transdermal Therapeutic Delivery and Diagnosis: Current Status and Future Perspectives

2020· article· en· W3039924081 sur OpenAlexaff
Tengfei Liu, Gaoxing Luo, Malcolm Xing

Notice bibliographique

RevueAdvanced Therapeutics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransdermalMaterials scienceDrug deliveryBiocompatibilityNanotechnologyTransdermal patchBiomedical engineeringDrug administrationMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transdermal drug delivery is a crucial extension of drug administration routes and has been widely acknowledged as an alternative way to traditional oral administration and subcutaneous injections due to the advantages such as increased dosage efficacy, decreased systemic side effect, and improved patient compliance. The past few decades have witnessed biomedical applications of microneedles in various cutting‐edge fields. Microneedles are needles with micron‐scale length which can pierce the epidermis of the skin in a minimally invasive manner for transdermal drug delivery. Compared with inorganic and metal microneedles, polymeric microneedles have attracted more attention because of their superior biocompatibility, nontoxicity, and biodegradability. In this review, the state‐of‐art and future biomedical applications of polymeric microneedles are summarized. First of all, a brief introduction to the polymeric microneedles, including types of polymeric microneedles and methods for the fabrication is included. Then the biomedical applications of polymeric microneedles in transdermal drug delivery and diagnosis are summarized in detail. Finally, discussions on the current limitations and future perspectives of polymeric microneedles are provided.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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