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Enregistrement W7002372033

Molecular dynamics and physical stability of coamorphous ezetimib and indapamide mixtures

2015· article· en· W7002372033 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueArrow@dit (Dublin Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityScience Foundation Ireland
Mots-clésMolecular dynamicsStability (learning theory)IndapamideDynamics (music)Thermal stability
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low physical stability is the main reason limiting the widespread use of amorphous pharmaceuticals.One approach to overcome this problem is to mix these drugs with various excipients.In this study coamorphous drug-drug compositions of different molar ratios of ezetimib and indapamid (i.e., EZB 10:1 IDP, EZB 5:1 IDP, EZB 2:1 IDP, EZB 1:1 IDP and EZB 1:2 IDP) were prepared and investigated using differential scanning calorimetry (DSC), broadband dielectric spectroscopy (BDS), and X-ray diffraction (XRD).Our studies have shown that the easily recrystallizing ezetimib drug can be significantly stabilized in its amorphous form by using even a small amount of indapamid (8.8 wt %).DSC experiments indicate that the glass transition temperature (Tg) of the tested mixtures changes with the drug concentration in accordance with the Gordon-Taylor equation.We also investigated the effect of indapamid on the molecular dynamics of the ezetimib.As a result it was found that, with increasing indapamid content, the molecular mobility of the binary drug-drug system is slowed down.Finally, using the XRD technique we examined the long-term physical stability of the investigated binary systems stored at room temperature.These measurements prove that low-molecular-weight compounds are able to significantly improve the physical stability of amorphous APIs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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