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Enregistrement W4404666715 · doi:10.59400/nmm.v3i1.244

Nano drug delivery-benefits, limitations and future perspective

2023· article· en· W4404666715 sur OpenAlexaff
Ravi Varala, Vijay Kotra, Anil Kumar Kanuri, Mahesh Reddy Burra, Shaik Nyamathullah

Notice bibliographique

RevueNano and Medical Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Drug deliveryDrugRisk analysis (engineering)BusinessNanotechnologyComputer scienceMedicinePharmacologyMaterials scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many aspects, nanotechnology aids in the enhancement of the pharmacological and therapeutic qualities of traditional medications. Because nanocarriers can pass through the blood-brain barrier, they can be studied at the cellular level. Although nanodrug delivery has several drawbacks, it can adapt to minute alterations in the surrounding cellular environment, which helps to solve a lot of the present drug delivery issues. Strict standards should be developed by regulators to address their shortcomings. It is generally expected that during the coming years, nanotechnology will continue to advance and spread throughout many facets of science and life. The medical sciences will benefit from the applications of nanotechnology, which will include drug delivery systems, patient therapies, and diagnostic tools. Nanotechnology has been investigated thus far for targeted delivery and diagnosis. It is important to remember that the field of nanotechnology will only grow in the future in the healthcare industry. We provide some important insights about nanodrug delivery from this angle.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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