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Enregistrement W4378744929 · doi:10.1080/17425247.2023.2216450

Lidocaine-loaded dissolving microneedle for safe local anesthesia on oral mucosa for dental procedure

2023· article· en· W4378744929 sur OpenAlexfundno aff
Hyunkyu Lee, Hye Su Min, Mingyu Jang, Geonwoo Kang, Seongdae Gong, Chisong Lee, Young Woo Song, Ui‐Won Jung, Somin Lee, Hyeon Yeol Ryu, Huisuk Yang, Hyungil Jung

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Delivery · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British ColumbiaKorea Health Industry Development Institute
Mots-clésLidocaineMedicineAnesthesiaOral mucosaLocal anestheticLocal anesthesiaDentistryPharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lidocaine has been widely used as a short-acting local anesthetic agent to reduce the pain caused by needle insertion. Dissolving microneedles (DMNs), which are minimally invasive, can effectively deliver drugs by overcoming the oral mucosal barrier and relieving patient discomfort. METHODS: Lidocaine solution prepared by mixing lidocaine-HCl and hyaluronic acid was used to fabricate oral lidocaine HCl-encapsulated DMNs (oral Li-DMNs) via centrifugal lithography. The dissolution, penetration ability, and local transmucosal drug delivery of oral Li-DMNs into the oral mucosa were evaluated in porcine jaws. Pharmacokinetic analysis and safety assessment were performed using rabbits. RESULTS: The insertion depth of the oral Li-DMNs satisfies the safety standard. The oral Li-DMNs were completely dissolved after 3 min of application. The local transmucosal drug delivery, pharmacokinetic, and safety evaluations showed that the oral Li-DMNs can obtain a local anesthesia effect at a relatively lower dose, and there was no oral mucosal irritation in rabbits. CONCLUSIONS: A novel and safe oral Li-DMNs have potential applications in large animals and clinical trials and would possibly enter the anesthesia market.

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 seuil0,005

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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