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Enregistrement W4212892984 · doi:10.1089/jamp.2021.0056

Spray Drying and Particle Engineering in Dosage Form Design for Global Vaccines

2022· review· en· W4212892984 sur OpenAlexaff
Mellissa Gomez, Reinhard Vehring

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Medicine and Pulmonary Drug Delivery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpray dryingCold chainVaccinationBiotechnologyComputer scienceBiochemical engineeringEnvironmental scienceBiologyImmunologyFood scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vaccines are a very important tool in the effort to reduce the global burden of infectious diseases. Modern vaccines can be formulated in several ways to induce specific immunity, including through the use of live bacteria, subunit antigens, and even genetic material. However, vaccines typically need to be transported and stored under controlled refrigerated or frozen conditions to maintain potency. This strict temperature control is incompatible with the available infrastructure in many developing countries. One method of improving the thermostability of a vaccine is through drying of a liquid presentation into a dry dosage form. In addition to enhancing the capability for distribution in resource-poor settings, these dry vaccine forms are more suitable for long-term stockpiling. Spray drying is a drying method that has been successfully used to stabilize many experimental vaccines into a dry form for storage above refrigerated temperatures. Additionally, the use of spray drying allows for the production of engineered particles suitable for respiratory administration. These particles can be further designed for increased out-of-package robustness against high humidity. Furthermore, there are already commercial dry powder delivery devices available that can be used to safely deliver vaccines to the respiratory system. The research in this field demonstrates that the resources to develop highly stable vaccines in flexible dosage forms are available and that these presentations offer many advantages for global vaccination campaigns.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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