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Enregistrement W3217663217 · doi:10.1183/13993003.congress-2021.pa3402

Drug Delivery Performance and Fugitive Emission Comparison of Two Commercially Available Nebulizer Systems

2021· article· en· W3217663217 sur OpenAlexaff
Mark Nagel, Nathaniel Hoffman, Jason Suggett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNebulizerSalbutamolMedicineAerosolInhalationChromatographyAnesthesiaChemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Delivery of inhaled medications by nebulizer for the treatment of respiratory disease is widespread. Important factors to consider in a delivery system are amount and consistency of drug delivered to the lungs as well as the amount of drug/droplets that are emitted to the local environment (Fugitive Emissions). Methodology: Nebulizers (AEROECLIPSE* II Breath Actuated Nebulizer (BAN) and Aerogen* Ultra) were evaluated with 2.5mg/3.0mL fill of salbutamol and connected to a breathing simulator mimicking adult tidal volume (500-ml) with I/E ratios of 1:1, 1:2 and 1:3. Emitted aerosol was captured by filter at 1-minute intervals until sputtering to determine total mass (TMsal). The percentage of drug mass lost to the environment (ELsal) was determined by combining the TMsal recovered from the inhalation filters along with the residual mass recovered from the nebulizer and subtracting that from the initial 2.5mg salbutamol placed in the nebulizer. Salbutamol assay was undertaken by HPLC. Fine droplet mass (FDMSal µg) was determined by laser diffractometry as the product of TMsal and fine droplet fraction (%<4.7µm) Results: Average +/- SD FDMsal and ELsal at extended I/E ratios are reported in the table. Conclusions: Higher and more consistent delivery was achieved by BAN as well as lower fugitive emissions. Clinicians should be aware of the ability to get increased amounts of medication to the lungs while maintaining a safer work environment for staff with use of the BAN.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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