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Enregistrement W3210221100 · doi:10.3390/pharmaceutics13111837

Optimization of Printing Parameters for Digital Light Processing 3D Printing of Hollow Microneedle Arrays

2021· article· en· W3210221100 sur OpenAlexfundno aff
Essyrose Mathew, Giulia Pitzanti, Ana L. Gomes dos Santos, Dimitrios A. Lamprou

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityAstraZenecaQueen's University BelfastAstraZeneca UK
Mots-clésDigital Light ProcessingFabricationMaterials scienceInkwell3D printingTransdermalInkjet printingCuring (chemistry)Digital printingNanotechnologyEngineering drawingComputer scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3D printing is an emerging technology aiming towards personalized drug delivery, among many other applications. Microneedles (MN) are a viable method for transdermal drug delivery that is becoming more popular for delivery through the skin. However, there is a need for a faster fabrication process with potential for easily exploring different geometries of MNs. In the current study, a digital light processing (DLP) method of 3D printing for fabrication of hollow MN arrays using commercial UV curable resin was proposed. Print quality was optimised by assessing the effect of print angle on needle geometries. Mechanical testing of MN arrays was conducted using a texture analyser. Angled prints were found to produce prints with geometries closer to the CAD designs. Curing times were found to affect the mechanical strength of MNs, with arrays not breaking when subjected to 300 N of force but were bent. Overall, DLP process produced hollow MNs with good mechanical strength and depicts a viable, quick, and efficient method for the fabrication of hollow MN arrays.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations76
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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