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Enregistrement W4319078074 · doi:10.1080/07373937.2023.2167827

Combined microfluidics and drying processes for the continuous production of micro-/nanoparticles for drug delivery: a review

2023· review· en· W4319078074 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

RevueDrying Technology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity Grants Commission of Bangladesh
Mots-clésMicrofluidicsNanotechnologyDrug deliveryMaterials scienceMicroreactorProcess engineeringNanoparticleSpray dryingContinuous productionBiochemical engineeringChemistryEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug nanonization and encapsulation efficiency enhancement are prerequisites for hydrophobic and hydrophilic drugs to be delivered at the targeted site. Microfluidic technology has emerged as an efficient technique to achieve these objectives due to its ability to provide intensive mixing and yield relatively uniform nanosized particles. Furthermore, microfluidic technology has been established as a promising method to develop novel drug delivery systems with uniform particle size and distribution, reducing batch variation with controlled drug delivery capabilities. This extensive review introduces various applications of microfluidic systems for synthesizing controlled-sized organic and inorganic nanoparticles, followed by a discussion on micromixers and their recent advancements in drug delivery systems. We have reviewed the vital role of spray and freeze-drying in nanoparticle production. In addition, we have highlighted the concept and compared a microreactor-assisted spray and freeze dryer for developing a new innovative drug delivery platform. Finally, a critical discussion is presented on several recent patents on microfluidics along with applicable drying technologies.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,262 · 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