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Enregistrement W4409613260 · doi:10.1016/j.jaerosci.2025.106593

Atomization characteristics of soft mist inhaler (SMI) devices: aerosolized particle delivery through the respiratory tract—an innovative numerical and experimental study

2025· article· en· W4409613260 sur OpenAlexafffund
Mona Mohammadkhani, Janusz A. Koziński, Leila Pakzad

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésAerosolizationMistInhalerRespiratory tractParticle (ecology)Materials scienceMedicineRespiratory systemAsthmaInhalationPhysicsAnesthesiaInternal medicineMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft mist inhalers (SMIs) stand out for their innovative design and high efficiency, making them promising candidates for advanced research in inhalation therapy. This study presents both experimental and numerical methods to differentiate multiphase flow fields within the device mouthpiece and the realistic VCU (Virginia Commonwealth University) medium-sized mouth-throat (MT) airway. Using a numerical approach, the volume of fluid (VOF) method was coupled with the discrete phase model (DPM), incorporating an adaptive mesh refinement technique to thoroughly analyze the liquid jet breakup mechanisms for SMI's two nozzles. Furthermore, we introduced a novel particle data transmission method (PDTM) to track atomized particles in the realistic MT airway. To validate the plume generated by the VOF-DPM model, a high-speed camera along with image analysis techniques were employed. Experimental results from a next-generation impactor (NGI) further confirmed the accuracy of the numerical model in simulating airway particle deposition. We compared our results from the proposed VOF-DPM-PDTM model to the traditional DPM-stochastic collision model. Our findings indicate that integrating the VOF-DPM model with the novel PDTM improved the prediction of drug deposition in the SMI mouthpiece by up to 90 %. According to the VOF-DPM model, approximately 28 % of the drug is deposited in the mouthpiece area, which aligns closely with the experimental outcome of 30 %. Analysis of the particles revealed that about 65 % undergo bag and multimode breakup, resulting in a mass median diameter of approximately 4.9 μm, with distinct secondary peaks in both fine and coarse particle size ranges. Image analysis further showed that drug aerosols disperse at an angle of approximately 36.5° and travel about 0.80 mm from the SMI nozzle exit at a speed of 25.53 m/s. This contributes to increased drug loss within the device's mouthpiece. We also introduced a more refined particle injection data model for the DPM framework, offering greater detail and improved accuracy compared to the existing predefined version. • A new numerical model was developed to simulate the drug aerosols produced by SMIs. • Image analysis and NGI data validate the model's effectiveness within the studied domain. • The proposed model led to a 90 % improvement in predicting drug loss in SMI's mouthpiece. • A more detailed initial particle size distribution near the nozzle orifice was proposed. • An outer spreading angle of 36.5° was identified, reaching 0.8 mm beyond the nozzle exit.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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