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Enregistrement W4405307395 · doi:10.37349/ebmx.2024.00023

Advancements in hydrogel technology for ocular drug delivery

2024· article· en· W4405307395 sur OpenAlexaff
Doanh Truong, Kevin Y. Wu, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueExploration of BioMat-X · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsDrug deliveryMedicineBiocompatibilityDrugNanotechnologyPharmacologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogel-based drug delivery systems (DDS) offer promising alternatives for treating ocular diseases by overcoming the limitations of traditional therapies, such as low bioavailability, frequent administration, and invasiveness. Hydrogels, with their high biocompatibility and ability to respond to external stimuli, can provide sustained and targeted drug delivery. This review highlights the unique properties of hydrogels, including their swelling behavior, porosity, and mechanical strength, making them suitable for various ocular applications. The classification of hydrogels based on cross-linking methods, origins, and stimuli responsiveness is discussed, emphasizing their potential in drug delivery for dry eye disease (DED), glaucoma, corneal alkali burns, and neovascularization. Notable advances include thermosensitive and pH-responsive hydrogels, which have shown promising results in preclinical studies. Despite these advances, most studies are still in preclinical stages, highlighting the need for rigorous human trials to validate the safety and efficacy of hydrogel DDS. Collaborative efforts among researchers, pharmacologists, and ophthalmologists are essential to translating these innovations into clinical practice, ultimately improving patient outcomes in ocular disease management.

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)0,000
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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