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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».