Designed for Dentistry, Articaine in NLC Improves Anaesthesia atInflamed Tissues
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».