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Enregistrement W4386315062 · doi:10.1080/07373937.2023.2251572

Design, development, and evaluation of spray dried flurbiprofen loaded sustained release polymeric nanoparticles using QBD approach to manage inflammation

2023· article· en· W4386315062 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
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueAdvancements in Transdermal Drug Delivery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFourier transform infrared spectroscopyNanoparticleFlurbiprofenPolyvinyl alcoholSpray dryingMaterials scienceCentral composite designChemical engineeringPolymerActive ingredientControlled releaseChemistryResponse surface methodologyNuclear chemistryNanotechnologyChromatographyPharmacologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spray-dried Flurbiprofen (FLB) loaded polymeric nanoformulation using Eudragit L 100 and Ethylcellulose. They were optimized and evaluated. This study determined drug release (%) and encapsulation efficiency (%) by developing a nanoparticulate system using the design of experiment (DoE) approach. FLB is slightly soluble in water; it dissolves slowly and has a low oral bioavailability. FLB-loaded polymeric nanoparticles were produced by solvent evaporation and Spray drying technology. In this research, nanoparticle formulation was prepared by screening and optimization by approaching two different statistical methods (Plackett-Burman and Central composite Designs). The polymeric nanoparticles were evaluated for various characteristics, including drug release, percentage of encapsulation efficiency, X-ray diffraction (X-RD), surface morphology, and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Based on the X-RD analysis, it was found that the drug was successfully incorporated into the polymeric nanoparticles. As a result of nanoparticles containing FLB, % Drug release values were found to be nearly 85-90% increased while % EE was observed in the range of 79-89%. An excellent sustained release, i.e., 14 h, is possible by combining Ethylcellulose (EC) and Eudragit L 100 (ED-100) polymers. The results are beneficial in identifying the ideal formulation parameters for effective encapsulation.Abbreviations: FLB: Flurbiprofen; API: Active pharmaceutical ingredient; DR: Drug release; EE: Encapsulation efficiency; DoE: Design of experiment; X-RD: X-ray diffraction; FTIR: Fourier transform infrared spectroscopy.; PVA: Polyvinyl alcohol; EC: Ethylcellulose; EUGD: Eudragit L 100; NPs: Nanoparticles; PBD: Placket- Burman Design; CCD: Central Composite Design; CMV: Critical method variables; GIT: Gastrointestinal track; SLN: Solid lipid nanoparticles; NLC: Nanostructured lipid carriers; NSAID: Nonsteroidal anti-inflammatory drug; BCS: Biopharmaceutical classification system; PS: Particle size; PDI: Polydispersity Index; ZP: Zeta potential; FE-SEM: Field emission scanning electron microscopy; 2D: 2 Dimensional; 3D: 3 Dimensional

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,229 · 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