Formula Optimization of 100 mg Chewable Ascorbic Acid Tablets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ascorbic acid is a water soluble nigh dose drug that usually degrades in the presence of moisture with the formation of not so biologically active substances.. Pharmaceutical excipients have long been used to impart functionalities that improve stability and enhance patient compliance while increasing cost. Optimization therefore aims at achieving a compromise between a given set of constraints that yields the best formulation. Objectives: The aim of this work is to produce optimised formulation of 100 mg chewable ascorbic acid tablet. Methods: The lubricant was stearic acid at 0.25 %, 0.5% or 0.75 %. The direct compression excipient (DCE) used was Avicel® PH 102 with sorbitol as sweetener in the ratios of sorbitol to Avicel of 1:0, 0:1, 1:1 1:2, 1:3, 1: 4 respectively. The tablet weight was calculated such that the concentration of drug is 30-50% of the direct compression excipient (DCE). A step-wise optimization approach was employed. The best batch was selected as having the highest DCE dilution, hardness ≥4 kgf, minimal tablet defects, and acceptable weight variation, content and content variation. Results: The optimal formula was obtained with the batch that has the following formula, 0.75 % stearic acid at a maximum DCE ratio of avicel: sorbitol of 4 :1 at dilution of 40 % w/w. The flow rate of the powder mix for this batch was 29.70 g/s, with Carr's compressibility index of 22%, and Hausner ratio of 1.28. The angle of o repose determined by free flow from a height of 4 cm was 23 . Drug-excipient compatibility studies using DSC revealed no significant interaction between the tablet components except possible change in crystal structure. Conclusion: The optimal formulation had the following formula: 0.75 % stearic acid, 4 Avicel: 1 sorbitol, and at a maximum DCE dilution of 40% w/w.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle