Leading Paediatric Infectious Diseases—Current Trends, Gaps, and Future Prospects in Oral Pharmacotherapeutic Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Paediatric infectious diseases contribute significantly to global health challenges. Conventional therapeutic interventions are not always suitable for children, as they are regularly accompanied with long-standing disadvantages that negatively impact efficacy, thus necessitating the need for effective and child-friendly pharmacotherapeutic interventions. Recent advancements in drug delivery technologies, particularly oral formulations, have shown tremendous progress in enhancing the effectiveness of paediatric medicines. Generally, these delivery methods target, and address challenges associated with palatability, dosing accuracy, stability, bioavailability, patient compliance, and caregiver convenience, which are important factors that can influence successful treatment outcomes in children. Some of the emerging trends include moving away from creating liquid delivery systems to developing oral solid formulations, with the most explored being orodispersible tablets, multiparticulate dosage forms using film-coating technologies, and chewable drug products. Other ongoing innovations include gastro-retentive, 3D-printed, nipple-shield, milk-based, and nanoparticulate (e.g., lipid-, polymeric-based templates) drug delivery systems, possessing the potential to improve therapeutic effectiveness, age appropriateness, pharmacokinetics, and safety profiles as they relate to the paediatric population. This manuscript therefore highlights the evolving landscape of oral pharmacotherapeutic interventions for leading paediatric infectious diseases, crediting the role of innovative drug delivery technologies. By focusing on the current trends, pointing out gaps, and identifying future possibilities, this review aims to contribute towards ongoing efforts directed at improving paediatric health outcomes associated with the management of these infectious ailments through accessible and efficacious drug treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».