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Enregistrement W4304080320 · doi:10.1002/pen.26167

Electrospun nanofibers of poly (lactic acid)/poly (<i>ε</i>‐caprolactone) blend for the controlled release of levetiracetam

2022· article· en· W4304080320 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallinityCaprolactoneMaterials scienceLactic acidNanofiberScanning electron microscopeFourier transform infrared spectroscopyPolymerKineticsNuclear chemistryPolymer chemistryChemical engineeringChemistryComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study deals with poly(lactic acid) (PLA), poly(‐caprolactone) (PCL), and their blend electrospun nanofibers (ESNF) as novel systems for the release of levetiracetam (LEV). Scanning electron microscopy demonstrated that the morphology of all samples is smooth and beads‐free. In addition, with increasing LEV content, the average diameters of PLA, PCL, and PCL/PLA ESNF enhanced by almost 69%, 41%, and 14%, respectively. FTIR spectroscopy was utilized to confirm the structure of polymer and drug, polymer‐drug interaction, and the observation of functional groups. The pore percentage was also diminished by adding LEV. The results of x‐ray diffraction revealed that the crystallinity decreased from 18.2%, 40.1%, and 21.5% for PLA, PCL, and PLA/PCL ESNF, respectively, to 15%, 31.2%, and 13.6% for the samples containing 18 wt% LEV. In addition, PLA ESNF containing 10 and 18 wt% LEV demonstrated a steady uptrend for drug release, while PCL and PLA/PCL ESNF containing 10 and 18 wt% LEV initially indicated an abrupt increase in drug release and then became steady. Moreover, drug release kinetics were evaluated using different models such as zero order, first order, Higuchi, and Korsmeyer‐Peppas models and the best model for predicting the drug release behavior was selected.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
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