In vitro dose comparison of Respimat® inhaler with dry powder inhalers for COPD maintenance therapy
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».