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Enregistrement W4281675432 · doi:10.1126/sciadv.abm8478

Development of oil-based gels as versatile drug delivery systems for pediatric applications

2022· article· en· W4281675432 sur OpenAlexaff
Ameya R. Kirtane, Christina Karavasili, Aniket Wahane, Dylan Freitas, Katelyn Booz, Dao Thi Hong Le, Tiffany Hua, Stephen Scala, Aaron Lopes, Kaitlyn Hess, J.C. Collins, Siddartha Tamang, Keiko Ishida, Johannes Kuosmanen, Netra U. Rajesh, Nhi V. Phan, Junwei Li, Annlyse Krogmann, Jochen K. Lennerz, Alison Hayward, Róbert Langer, Giovanni Traverso

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of TechnologyPharmaceutical Research and Manufacturers of America FoundationNational Cancer InstituteBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésDrug deliveryDrugNanotechnologyComputer scienceMedicineMaterials sciencePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Administering medicines to 0- to 5-year-old children in a resource-limited environment requires dosage forms that circumvent swallowing solids, avoid on-field reconstitution, and are thermostable, cheap, versatile, and taste masking. We present a strategy that stands to solve this multifaceted problem. As many drugs lack adequate water solubility, our formulations used oils, whose textures could be modified with gelling agents to form "oleogels." In a clinical study, we showed that the oleogels can be formulated to be as fluid as thickened beverages and as stiff as yogurt puddings. In swine, oleogels could deliver four drugs ranging three orders of magnitude in their water solubilities and two orders of magnitude in their partition coefficients. Oleogels could be stabilized at 40°C for prolonged durations and used without redispersion. Last, we developed a macrofluidic system enabling fixed and metered dosing. We anticipate that this platform could be adopted for pediatric dosing, palliative care, and gastrointestinal disease applications.

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 seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations64
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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