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Enregistrement W3092214102 · doi:10.11159/nddte20.112

Designed for Dentistry, Articaine in NLC Improves Anaesthesia atInflamed Tissues

2020· article· en· W3092214102 sur OpenAlexvenueno aff
Gustavo H. Rodrigues da Silva, Julia B. P Lemes, Gabriela Gerônimo, Iola F. Duarte, Carlos Amílcar Parada, Eneida de Paula

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Anxiety and Anesthesia Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésArticaineAnesthesiaBiomedical engineeringDentistryMedicineLidocaine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although used on a regular basis, local anaesthetics fail in places where inflammation is present, a problem for routine dental care. Intrinsic factors of the inflammatory process prevent anaesthetics from performing their function, at safe doses. The encapsulation of local anaesthetics in nanostructured lipid carriers (NLC) produces formulations with good physicochemical characteristics and improved anaesthetic effect. In that sense we developed an NLC formulation for articaine (ATC), a local anaesthetic with increasing use in dentistry. The developed formulation showed average particle sizes of 237.6 3.3 nm, low polydispersity (PDI=0.169 0.015) and negative zeta potentials (-42.1 0.5 mV), suitable for parenteral application. ATC was successfully encapsulated (%EE = 66.8 2.3%) in such lipid nanocarriers. When tested in vivo, in a rodent carrageenan-induced inflammation model, NLC-ATC decreased by 35% the inflammatory hyperalgesia response, in relation to free articaine. These results had encouraged us to propose further clinical evaluation tests to test the formulation in dentistry.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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