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Record W7028487941

Étude du collage observé lors de la fabrication des comprimés pharmaceutiques

2024· dissertation· fr· W7028487941 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de SherbrookePfizer
KeywordsLimitingStatistical analysisMaterials testingInternal ballistics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le collage est une problématique qui survient lors du pressage des comprimés pharmaceutiques. Son occurrence résulte en l’obtention de comprimés défectueux réduisant ainsi l’efficacité du procédé de pressage. Malgré toutes les récentes études portant sur le collage, les mécanismes conduisant à son avènement ne sont pas connus. Ainsi, une étude phénoménologique du procédé de pressage s’avère nécessaire. La recherche dans cette thèse a comme hypothèse que les molécules d’eau contenues dans les particules de poudre sont la cause probable du déclenchement du mécanisme conduisant au collage. Ainsi l’objectif général de cette investigation est l’étude du comportement du contenu en eau des particules de poudre au cours du pressage. Dans un premier temps, les coefficients de transport de l’humidité dans les comprimés pharmaceutiques ont été déterminés en se basant sur le test standard ASTM D6539. Les poudres pharmaceutiques étant hygroscopiques, l’hélium a été utilisé comme gaz pour déterminer la perméabilité absolue, les coefficients de diffusivité, de transfert et de perméabilité de l’humidité dans les comprimés à différentes densités relatives. Les coefficients déterminés ont été utilisés dans un deuxième temps pour modéliser le comportement des molécules d’eau au cours du pressage. Le logiciel de simulation numérique COMSOL Multiphysics 5.4 a été utilisé. Les modèles phénoménologiques de Drucker-Prager-Cap et de HAM (Heat, Moisture and Air) ont permis de simuler les variations thermomécaniques et de teneur en eau dans le lit de poudre au cours du pressage. La densité relative des comprimés fabriqués, une sonde proche infrarouge et une caméra thermique ont permis de valider les résultats thermomécaniques et de variation d’humidité obtenus avec la modélisation. La modélisation a montré que le contenu en eau des particules de poudre s’évapore au cours du pressage sous l’effet de l’augmentation de la température du lit de poudre. La mesure de la teneur en eau de surface des comprimés juste après leur éjection a montré que le contenu en eau de surface est supérieur à celui de la poudre initiale alimentée dans la presse. Ce résultat suggère qu’une accumulation des molécules d’eau évaporées se fait à l’interface poinçon – lit de poudre au cours du pressage. Une partie du contenu en eau évaporée peut s’adsorber sur la surface du poinçon de compression et causer une condensation capillaire à l’interface poinçon – comprimé. Ceci induirait l’adhésion des particules de poudre de surface du comprimé par le biais de ces forces capillaires. La propension au collage de poinçons de pressage revêtus de différents matériaux a été testé en compression sur une presse unistationnaire. Il en ressort que l’interaction polaire ou acide – base de Lewis de la surface des poinçons est régie par la composante base de Lewis de l’énergie libre de surface. Les surfaces exhibant une valeur élevée de cette composante ont montré une propension plus élevée à coller. Le pourcentage atomique des groupes fonctionnels polaires et oxides de surface des poinçons quantifié grâce à l’analyse par spectroscopie photoélectronique X s’est aussi relevé plus élevé pour les poinçons sur lesquels le collage a été observé. Ces résultats montrent que les poinçons affectés par le collage ont une capacité plus élevée d’adsorber les molécules d’eau qui s’évaporent du lit de poudre durant la compression. Ces derniers causeront ainsi le collage à travers les forces capillaires qui s’établiront entre les particules de surface du comprimé et la surface active du poinçon.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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