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Enregistrement W4413325977 · doi:10.1016/j.ijpharm.2025.126087

Grid-induced aerosol optimization in pMDIs: A multiscale design, simulation, and experimental study

2025· article· en· W4413325977 sur OpenAlexafffund
Mona Mohammadkhani, Janusz A. Koziński, Leila Pakzad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolComputer scienceChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional pressurized metered dose inhalers (pMDIs) often face challenges in efficiently delivering therapeutic aerosols for the treatment of pulmonary diseases. This study proposes a novel design enhancement: the integration of a grid screen at the outlet of a standard pMDI actuator, supported by a slender 0.8 mm wire. Two grid configurations were developed and tested: (1) a uniform grid with 5 µm pores, and (2) a non-uniform grid where pore diameters increase from 3 µm at the edges to 8 µm at the center. Both configurations were evaluated on straight and curved substrates, maintaining a consistent solidity fraction of 61 %. Spray dynamics were modeled using a coupled computational framework that combines the volume of fluid (VOF) and discrete phase models (DPM). This hybrid approach effectively captures droplet deformation upon impact with the grid screen, followed by their transition into discrete-phase droplets. The trajectories of the resulting droplets were then tracked through a medium-sized mouth-throat (MT) geometry, specifically, the Virginia Commonwealth University (VCU) model, utilizing a particle data transmission method (PDTM). To validate the simulation results, grid screens were fabricated and experimentally tested using a next-generation impactor (NGI) to quantify MT aerosol deposition. Among the four configurations tested, the non-uniform straight grid exhibited the most significant performance improvement. It achieved approximately a 50 % reduction in plume velocity, resulting in lower spray kinetic energy. Additionally, the mass median diameter (MMD) decreased from 3.0 µm to 1.6 µm, attributed to a dual mechanism of mechanical jet disruption and thermally enhanced evaporation. The corresponding reduction in the Weber (We) number indicated a substantial decrease in splash-prone droplets, thereby promoting droplet characteristics that are favorable for deeper lung deposition. Overall, drug delivery efficiency improved by up to 35 %, with a reasonable agreement between computational and experimental results (RMSE = 9.88 %). Furthermore, durability testing under a high-frequency chronic obstructive pulmonary disease (COPD) rescue-use protocol demonstrated stable grid performance for up to three consecutive days, beyond which routine cleaning is recommended to maintain optimal functionality.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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