An Investigation into the Spatial Distribution of Moisture in Freeze-Dried Products Using NIR Spectroscopy and Chemical Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared (NIR) spectroscopy (NIRS) is a widely accepted method of measuring moisture in pharmaceutical freeze-dried products, both during the process and in the finished products. Multiple NIR measurement approaches have been introduced to monitor product moisture in freeze-dried vials. However, the spatial moisture gradients within a vial have not been investigated in depth. Like any other point-focused process analytical technology (PAT) tool, a spectrum produced by NIRS represents an average over a given area of the product vial. Implementing a point-focused NIR on any random position without proper understanding of spatial moisture variations within the vial may severely impact the reliability of the results. The present work focuses on understanding the moisture distribution within freeze-dried vials. We performed an investigation using NIR tools, NIR chemical imaging (NIR-CI), and NIRS to understand the spatial variations in moisture on the outer surface (i.e., periphery) of the freeze-dried vials. To achieve this, the moisture distribution within individual vials was mapped using NIR images. Then, NIRS was used to determine the necessity of using multiple measurement points to produce robust models quantifying the moisture inside freeze-dried products. Overall, the results show a simplified version of the phenomenon in which non-homogenous distribution of moisture, as well as the non-uniform drying front, occur within the vials. The findings from the NIRS-based partial least squares (PLS) models indicate that to achieve reliable product/process information, measurements must be drawn from multiple measurement points on the surface of the freeze-dried products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».