Optimizing paracetamol-ascorbic acid effervescent tablet characteristics: a quality by design approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to optimize paracetamol-ascorbic acid (PCM-AA) effervescent tablet characteristics through a Quality-by-Design (QbD) approach, investigating the effects of binder concentration, granulation time, and effervescent agents' ratio on hardness, disintegration, and dissolution of the tablets. METHODS: The QbD approach was implemented by identifying the quality target product profile, critical quality attributes (CQAs), critical material attributes (CMAs), and critical process parameters for formulating PCM-AA effervescent tablets. An Ishikawa diagram identified risk factors for CQAs. A risk estimation matrix evaluated the levels of associated risks. A central composite design-based response surface methodology with 20 experimental runs, including six center points, identified key factors (binder concentration, granulation time, and effervescent agents' ratio) influencing tablet characteristics (hardness, disintegration, dissolution). The optimum formulation, determined by numerical analysis, was characterized for weight uniformity, tablet thickness and diameter, friability, and PCM and AA assay. RESULTS: > 0.05), indicating consistent results. CONCLUSION: The study successfully optimized the hardness, disintegration, and dissolution rate of PCM-AA effervescent tablets via the QbD approach. Granulation time affects hardness and PCM dissolution, binder concentration influences disintegration time, and the effervescent agents' ratio impacts both disintegration time and AA dissolution. This research enhances the understanding of pharmaceutical formulation processes, risk management, and optimization in effervescent tablet development.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».