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Enregistrement W4316040033 · doi:10.3390/pharmaceutics15010268

In Vitro–In Vivo Correlations (IVIVC) for Predicting the Clinical Performance of Metronidazole Topical Creams Intended for Local Action

2023· article· en· W4316040033 sur OpenAlexaff
Seeprarani Rath, Isadore Kanfer

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRhodes University
Mots-clésBioequivalenceIVIVCIn vivoPharmacologyDrugChemistryPharmacokineticsStratum corneumChromatographyMedicineDissolution testingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The safety and efficacy of a generic medicine can be confirmed by demonstrating bioequivalence (BE) between the generic product and its reference listed drug (RLD) by measuring drug concentrations in the blood following administration. However, for topical dermatological products that are not absorbed into the systemic circulation, clinical trials in patients are required. The objective of this investigation was to use an in vitro method to predict in vivo performance by correlating in vitro release testing (IVRT) data with tape stripping (TS) data following the application of metronidazole (MTZ) creams to the skin of healthy human participants. Whereas IVRT is generally used to characterize the release of a drug from topical products across a synthetic membrane into a suitable receptor medium, TS involves the sequential removal of layers of stratum corneum (SC) with an adhesive tape to determine the amount of the drug in the skin. The resulting IVRT and TS data were correlated using the IVRT parameter of the apparent release constant (ARC), which is the slope obtained from the release rate profile, with the TS parameter of the area under the curve (AUC) obtained from a plot of the amount of drug per tape strip vs. the relative SC depth. A rank order relationship for these parameters was established for the reference and test products. A graph of AUC vs. ARC was plotted to establish a Level C in vitro–in vivo correlation (IVIVC). Although the ARC for T1 was slightly lower than that for the reference, the rank order was essentially consistent. A linear relationship was observed between the AUCs and ARCs. The equation derived was used to predict the AUCs for all the tested products based on their respective ARCs. The predicted AUC values based on the observed ARCs were similar to the observed AUCs. The lower and upper limits for the in vitro and in vivo parameters for BE were computed based on regulatory acceptance criteria. In order to predict BE from the IVRT studies, the values of the ARC should be between 30.50 and 47.67 when comparing test and reference cream products containing MTZ.

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 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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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