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Enregistrement W4213209576 · doi:10.1364/boe.453270

UV surface disinfection in a wearable drug delivery device

2022· article· en· W4213209576 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensTitan Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorDrug deliveryDrugTargeted drug deliveryHuman decontamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of recombinant DNA technology fundamentally altered the drug discovery landscape, replacing traditional small-molecule drugs with protein and peptide-based biologics. Being susceptible to degradation via the oral route, biologics require comparatively invasive injections, most commonly by intravenous infusion (IV). Significant academic and industrial efforts are underway to replace IV transport with subcutaneous delivery by wearable infusion devices. To further complement the ease-of-use and safety of disposable infusion devices, surface disinfection of the drug container can be automated. For ease of use, the desired injector is a combination device, where the drug is inside the injector as a single solution combination device. The main obstacle of the desired solution is the inability to sterilize both injector and drug in the same chamber or using the same method (Gamma for the drug and ETO for the injector). This leads to the assembly of both drug container and injector after sterilization, resulting in at least one transition area that is not sterilized. To automate the delivery of the drug to the patient, a disinfection step before the drug delivery through the injector is required on the none-sterilized interface. As an innovative solution, the autoinjector presented here is designed with a single ultraviolet light-emitting diode (UV LED) for surface disinfection of the drug container and injector interface. In order to validate microbial disinfection similar to ethanol swabbing on the injector, a bacterial 3 or 6 log reduction needed to be demonstrated. However, the small disinfection chamber surfaces within the device are incapable of holding an initial bacterial load for demonstrating the 3 or 6 log reduction, complicating the validation method, and presenting a dilemma as to how to achieve the log reduction while producing real chamber conditions. The suggested solution in this paper is to establish a correlation model between the UV irradiance distribution within the disinfection chamber and a larger external test setup, which can hold the required bacterial load and represents a worse-case test scenario. Bacterial log reduction was subsequently performed on nine different microorganisms of low to high UV-tolerance. The procedure defined herein can be adopted for other surface or chamber disinfection studies in which the inoculation space is limited.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,313 · 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
Publié2022
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