Studies on Risperidone Loaded β-Cyclodextrin Nanosponges for Managing Altered Mental Status and Delirium in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the prospective of risperidone-loaded β-cyclodextrin nanosponges as a therapeutic strategy for managing altered mental status (AMS) and delirium in cancer patients. Almost 87% of patients with advanced cancer experience AMS or delirium, significantly impacting prognosis and quality of life. The present study aims to enhance the solubility, bioavailability, and therapeutic effectiveness of second-generation antipsychotic medication risperidone (RSP), with poor aqueous solubility, it was encapsulated in β-cyclodextrin nanosponges. The nanosponges prepared by fusion technique using different β-CD: DPC molar ratios, were tested for their ability to encapsulation efficiency, drug loading, and dissolutions kinetics. Batch 1, (1:1 molar ratio) exhibits RSP loading capacity (454.2 µg/mg) and encapsulation efficiency (90.84%) along with DSC and FTIR also confirmed that the RSP was successfully encapsulated and without any chemical interactions. In vitro dissolution studies demonstrated a biphasic release profile, with an initial burst followed by sustained release, governed by Fickian diffusion as confirmed by release kinetics modeling. The improved solubility and dissolution profile of the nanosponges will be significant to improve risperidone delivery, ensuring better symptom management in a vulnerable population. These findings highlight the potential of β-cyclodextrin nanosponges as an innovative and adaptable platform for enhancing antipsychotic drug delivery.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».