Aerosol drug delivery in pediatric airways: in vitro and CFD insights into tongue position and inhalation patterns using soft mist inhalers
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».