Extended release of ciprofloxacin from commercial silicone‐hydrogel and conventional hydrogel contact lenses containing vitamin E diffusion barriers
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Vitamin E could be used as a coating with commercial silicone hydrogel lenses to extend the release of various ophthalmic drugs. This concept could provide a promising approach to improve overall ocular therapeutic outcomes for topical ocular drugs. PURPOSE: This study aimed to develop a contact lens-based ocular drug delivery system using vitamin E as a diffusion barrier to extend the release duration of ciprofloxacin. METHODS: Five commercial lenses were soaked for 24 hours in various concentrations of vitamin E dissolved in ethanol (0.0125 to 0.2 g/mL). The lenses were loaded with ciprofloxacin for 24 hours in 3 mL of 3 mg/mL of ciprofloxacin/acetic acid solution. The drug release was evaluated in 3 mL of phosphate-buffered saline solution. At t = 0.5, 1, 2, 4, 6, 8, 12, 16, and 24 hours, the amount of ciprofloxacin released was measured using a UV-VIS spectrophotometer at 270 nm. RESULTS: There was a decrease in ciprofloxacin loading with increasing amounts of vitamin E loaded into the silicone hydrogel lenses. For each lens type, there was an optimal amount of vitamin E loaded that extended the release duration of the drug from 1 hour (without vitamin E) to as long as 16 hours. In contrast, vitamin E loaded into hydrogel lenses had no effect on the amounts of drugs loaded or the release duration. CONCLUSIONS: Vitamin E can be used as a diffusion barrier with commercially available silicone hydrogel lenses to provide sustained release of ciprofloxacin. The results suggest that vitamin E may form blockages in channels within a silicone hydrogel lens material, thereby forcing a longer path for drugs to diffuse into and out of the lens material. There is an optimal amount of vitamin E that needs to be loaded to extend the release duration, and this is lens material dependent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».