Management of epileptic disorders using nanotechnology-based strategies for nose-to-brain drug delivery
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.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Epilepsy, a major neurological disorder affects about 1% of the Indian population. The discovery of noninvasive strategies for epilepsy presents a challenge for the scientists. Different types of nose-to-brain dosage-forms have been studied for epilepsy management. It aims to give new perspectives for developing new and existing anti-epileptic drugs. Combining nanotechnology with nose-to-brain approach can help in promoting the treatment efficacy by site-specific delivery. Also, it will minimize the side-effects and patient noncompliance observed in conventional administration routes. Peptide delivery can be an interesting approach for the management of epilepsy. Drug-loaded intranasal nanoformulations exhibit diverse prospective potentials in the management of epilepsy. Considering that, nanotherapy using nose-to-brain delivery as a prospective technique for the efficient management of epilepsy is reviewed. AREAS COVERED: The authors have compiled all recently available data pertaining to the nose-to-brain delivery of therapeutics using nanotechnological strategies. The fundamental mechanism of nose-to-brain delivery, claims for intranasal delivery and medical devices for epilepsy are discussed. EXPERT OPINION: Drug-loaded intranasal nanoformulations exhibit different prospective potentials in the management of epilepsy. Considering the foregoing research done in the field of nanotechnology, globally, authors propose nose-to-brain delivery of nanoformulations as a potential technique for the efficient management of epilepsy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle