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Enregistrement W3112742288 · doi:10.1080/15412555.2020.1853091

Lung Deposition Using the Respimat<sup>®</sup> Soft Mist™ Inhaler Mono and Fixed-Dose Combination Therapies: An <i>In Vitro</i>/<i>In Silico</i> Analysis

2020· article· en· W3112742288 sur OpenAlexaboutno aff
Anna-Maria Ciciliani, Mark W. Denny, Peter Langguth, Thomas Voshaar, Herbert Wachtel

Notice bibliographique

RevueCOPD Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim
Mots-clésInhalerIn silicoCOPDPulmonary diseaseIn vitroMistDeposition (geology)LungMedicineDry-powder inhalerMaterials scienceChemistryBiologyInternal medicineAsthmaPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tiotropium and olodaterol are mainstay treatments for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and yield important clinical improvements, especially when used in fixed-dose combination. Whilst previous studies have shown consistent delivery of tiotropium to the lungs with the Respimat® inhaler, no such study has been carried out for olodaterol or the components of their fixed-dose combination (TIO/OLO). Combining in vitro and in silico models, we measured the amount of drug retained in the mouth–throat area, entering the trachea and reaching the lung periphery. We applied a hybrid deposition model that considered the experimentally determined output of an Alberta throat model (in vitro – dose to lung) combined with a computational fluid dynamic model of the lungs (in silico). Regardless of the COPD breathing pattern, ≥50% of the nominal dose of either tiotropium, olodaterol, or TIO and OLO in the fixed-dose combination reached the lung. Of the dose reaching the lungs, greater than 50% is deposited in the lung periphery (from generation 8 onwards). Our study demonstrated that aerosol delivery via the Respimat inhaler achieved high deposition deep into the lung periphery with all formulations evaluated.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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