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Enregistrement W4413101127 · doi:10.1016/j.ijpharm.2025.126059

Aerosol drug delivery in pediatric airways: in vitro and CFD insights into tongue position and inhalation patterns using soft mist inhalers

2025· article· en· W4413101127 sur OpenAlexafffund
Taha Sadeghi, Pedram Fatehi, Leila Pakzad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du Canada
Mots-clésMouthpieceDeposition (geology)InhalationExhalationMedicineAerosolPulsatile flowInhalerBiomedical engineeringAsthmaChemistryAnesthesiaInternal medicineDentistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiratory diseases such as asthma have a significant impact on children worldwide, underscoring the need for accurate assessments of aerosol drug delivery. This study integrates computational fluid dynamics (CFD) and in vitro experiments to evaluate drug deposition from a soft mist inhaler (SMI) in a pediatric mouth-throat (MT) airway. Large eddy simulation (LES) and the discrete phase model (DPM) were employed in ANSYS Fluent to investigate the effects of various inhalation profiles and tongue positions on droplet behaviour. The numerical results closely matched in vitro data obtained from a next-generation impactor, with a root mean square error (RMSE) of 0.061. We found that the deposition of aerosol medications in pediatric patients was over twice that of adults at an inhalation flow rate of 30 l/min under normal tongue posture. Lowering the tongue position reduced deposition within the mouth and on the device's mouthpiece, while increasing deposition in the throat and at the outlet. Higher flow rates enhanced the retention of small droplets (0.1-2 μm) and broadened the deposition sites. A predictive correlation for mouth deposition was established for Stokes numbers greater than 0.02. Simulating realistic asthma profiles, along with 2-step and 3-step pulsatile inhalation patterns, enhanced the retention of small droplets and decreased the deposition of larger droplets (ranging from 5 to 60 µm). These conditions contributed to reduced mouth deposition and increased drug loss to the mouthpiece. Notably, pulsatile profiles increased tongue deposition, whereas the asthma profile enhanced deposition on the palate wall.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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