Interactional behaviour of analgesic drugs in aqueous solution of caffeine at different temperatures using multi-technique approach
Notice bibliographique
Résumé
Drug combination therapies have been a promising strategy to overcome drug resistance. However, unexpected drug–drug interaction may cause adverse reactions, which puts patients in danger. Keeping this in mind, the interactions between pain killers, paracetamol (PCM), and ibuprofen sodium with caffeine (CAF) have been studied. Apparent molar volumes ( V2,ϕ) and apparent molar isentropic compression ( Ks,2,ϕ) for analgesic drugs in aqueous (1, 2, 5, and 10 mmol·kg−1) CAF solutions have been determined from measured densities, ρ, and speeds of sound, u, respectively, at T = 288.15–318.15 K and at pressure p = 101.3 kPa. The results have also been interpreted in terms of various interactions occurring in the mixed solution. Calorimetrically determined negative values of ΔtrΔdil H0 indicate the exothermicity and thus the occurrence of energetically more favorable process. The hyperchromic shift (UV absorption) in the spectra of PCM in aqueous solution of CAF suggests the dominance of solute–cosolute interactions through the hydrophobic–hydrophobic/hydrophilic groups (1H NMR) of PCM + CAF system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».