The gamut of perspectives, challenges, and recent trends for<i>in situ</i>hydrogels: a smart ophthalmic drug delivery vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Polymers have a major role in the controlled delivery of pharmaceutical compounds to a targeted portion of the body. In this quest, a high priority research area is the targeted delivery of ophthalmic drugs to the interior regions of the eyes. Due to their complex anatomical/biochemical nature. This necessitates an advanced drug delivery cargo that could administer a therapeutic agent to the targeted location by evading various obstacles. The ongoing focus is to design an ophthalmic formulation by coupling it with a smart in situ forming polymeric hydrogel. These smart macromolecules have an array of unique theranostic properties and can utilize the in vivo biological parameters as a stimulus to change their macromolecular state from liquid to gel. The fast gelling hydrogel improves the corneal contact time, facilitates sustained drug release, resists the burst-out effect, and assists drug permeability to anterior regions. This review summarizes the rationale, scientific objectives, properties, and classification of the biologically important in situ hydrogels in the niche of ophthalmic drug delivery. The current trends and prospectives of the array of stimulus-responsive polymers, copolymers, and nanomaterials are discussed broadly. The crucial biointerfacial attributes with pros and cons are reviewed by investigating the effect of the nature of polymers as well as the ratio/percentage of additives and copolymers that influence the overall performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».