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Enregistrement W4319791583 · doi:10.1002/aic.18048

Advanced <scp>3D</scp> and <scp>4D</scp> microstructure study of single granule formation for pharmaceutical powders using synchrotron x‐ray imaging

2023· article· en· W4319791583 sur OpenAlexafffund
Sima Zeinali Danalou, Carter Blocka, Jingsi Yang, Ning Zhu, Heather N. Emady, Ellen K. Wasan, Lifeng Zhang

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug Solubulity and Delivery Systems
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Saskatchewan
Mots-clésGranule (geology)GranulationDissolutionPorosityMicrostructureSynchrotronNucleationMaterials scienceChemical engineeringWettingChemistryCrystallographyMineralogyComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Monitoring the microstructure of the granule in the wet granulation process could play a decisive role in obtaining high‐quality granules. Due to the complex, fast and opaque nature of wet granulation, it cannot be captured by conventional methods. In this study, synchrotron x‐ray imaging was employed for the first time to investigate the internal real‐time pore evolution during the granule formation process, based on the single droplet impact method. It was found that granules from coarser and more homogenous powders experienced a higher rate of pore evolution during nucleation with a more uniform pore distribution. Dynamic wetting studies showed the granule formation mechanisms, the crater mechanism was found for most binary mixtures with 50 wt. % excipients. According to the physical tests, the granules with lower porosity and finer pores exhibited higher hardness and a slower dissolution rate.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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