Propofol emulsification in Intralipid and SMOFlipid: A promising alternative in response to future shortages
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Covid-19 pandemic has intensified shortages in various pharmaceutical products, notably injectable propofol in lipid emulsion form. Its demand surged sharply due to its critical role in intubating patients with respiratory distress during the pandemic, exposing vulnerabilities in the supply chain for this essential product. OBJECTIVES: This project aims to develop an alternative formulation to commercially available propofol products and to evaluate its stability through a detailed study. METHODS: Two lipid emulsions commonly used for intravenous nutrition, Intralipid 20% and SMOFlipid 20%, were selected as diluents for pure propofol due to their composition's similarity to DIPRIVAN, the standard propofol product. We developed and validated an HPLC method for quantifying propofol and employed an optimized laser diffraction technique to measure particle size. Additionally, we assessed the pH of the formulations. RESULTS: The preparation method demonstrated repeatability and homogeneity. Stability studies revealed that the propofol concentrations remained close to the target of 10 mg/mL (1%). Although particle sizes were larger compared to DIPRIVAN, they were consistent with those of the lipid emulsions before propofol addition. The pH of the formulations remained stable throughout the study period. CONCLUSIONS: The developed propofol emulsion formulations met USP standards for all tested parameters over a period of at least 7 days, indicating that these alternatives are a viable and stable substitute for commercial propofol products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».