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Enregistrement W4317214025 · doi:10.1016/j.eurpolymj.2023.111836

Multifunctional low temperature-cured PVA/PVP/citric acid-based hydrogel forming microarray patches: Physicochemical characteristics and hydrophilic drug interaction

2023· article· en· W4317214025 sur OpenAlexfundno aff
Achmad Himawan, Qonita Kurnia Anjani, Usanee Detamornrat, Lalitkumar K. Vora, Andi Dian Permana, Rand Ghanma, Yara A. Naser, Dina Rahmawanty, Christopher J. Scott, Ryan F. Donnelly

Notice bibliographique

RevueEuropean Polymer Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésSwellingPolymerVinyl alcoholChemical engineeringMaterials scienceComposite numberPolyethylene glycolSelf-healing hydrogelsDrug deliveryAcrylic acidCitric acidDiffusionPolymer chemistryChemistryComposite materialOrganic chemistryNanotechnologyMonomer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristics of multifunctional polymeric hydrogel-forming microarray patches based on poly(vinyl alcohol)/poly(vinylpyrrolidone)/citric acid composite crosslinked at 80 °C were investigated. The swelling study showed that this composite possesses a higher swelling degree than the same polymer heated at 130 °C due to a lower crosslink density, which was then confirmed by FTIR examination. Solid-state studies revealed that lower-temperature crosslinking does not provide enough energy for the polymer to rearrange itself into a crystalline form. However, this composite polymer was shown to possess acceptable mechanical strength to insert/penetrate into the skin. The patch can function both as a means to sample model hydrophilic drugs from the skin and to deliver them when combined with a melt-type polyethylene glycol reservoir. The hydrophilic interaction between the hydrogel and drugs was investigated. A drug with a higher diffusion coefficient, modelled by theophylline (diffusion coefficient = 16.17 × 10-6 cm2/s), can be delivered more efficiently than fluorescent sodium (diffusion coefficient = 2.32 × 10-6 cm2/s) or cyanocobalamin (diffusion coefficient = 7.31 × 10-6 cm2/s). This is mainly due to theophylline’s high permeability (permeability coefficient = 7.40 × 10-5 cm/s) and weak ability to interact with the hydrogel (coefficient of partitioning = 1.3). These results indicated that the diffusion coefficient could be a useful predictive parameter to determine the delivery efficiency of the system. Furthermore, the results provide insight into how to select a suitable hydrogel for drug monitoring or delivery involving hydrophilic compounds based on the hydrophilic interaction between the polymer and the drug.

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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