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Enregistrement W7053629256

In vitro dose comparison of Respimat® inhaler with dry powder inhalers for COPD maintenance therapy

2017· other· en· W7053629256 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDove Medical Press (Taylor and Francis Group) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDDry-powder inhalerPulmonary diseaseMaintenance therapyInhalerFluticasoneMetered-dose inhalerLung disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anna-Maria Ciciliani,1,2 Peter Langguth,1 Herbert Wachtel2 1Institute of Pharmacy and Biochemistry, Faculty 09 (Chemistry, Pharmaceutics and Geosciences), Johannes Gutenberg University, Mainz, 2Analytical Development Department, Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG, Ingelheim, Germany Background: Combining in vitro mouth–throat deposition measurements, cascade impactor data and computational fluid dynamics (CFD) simulations, four different inhalers were compared which are indicated for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) treatment.Methods: The Respimat inhaler, the Breezhaler, the Genuair, and the Ellipta were coupled to the idealized Alberta throat model. The modeled dose to the lung (mDTL) was collected downstream of the Alberta throat model using either a filter or a next generation impactor (NGI). Idealized breathing patterns from COPD patient groups – moderate and very severe COPD – were applied. Theoretical lung deposition patterns were assessed by an individual path model.Results and conclusion: For the Respimat the mDTL was found to be 59% (SD 5%) for the moderate COPD breathing pattern and 67% (SD 5%) for very severe COPD breathing pattern. The percentages refer to nominal dose (ND) in vitro. This is in the range of 44%–63% in vivo in COPD patients who display large individual variability. Breezhaler showed a mDTL of 43% (SD 2%) for moderate disease simulation and 51% (SD 2%) for very severe simulation. The corresponding results for Genuair are mDTL of 32% (SD 2%) for moderate and 42% (SD 1%) for very severe disease. Ellipta vilanterol particles showed a mDTL of 49% (SD 3%) for moderate and 55% (SD 2%) for very severe disease simulation, and Ellipta fluticasone particles showed a mDTL of 33% (SD 3%) and 41% (SD 2%), respectively for the two breathing patterns. Based on the throat output and average flows of the different inhalers, CFD simulations were performed. Laminar and turbulent steady flow calculations indicated that deposition occurs mainly in the small airways. In summary, Respimat showed the lowest amount of particles depositing in the mouth–throat model and the highest amount reaching all regions of the simulation lung model. Keywords: throat model, NGI, inhalation, lung deposition, CFD, Respimat

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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