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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.9.1992.tde-05022015-171039
Documento
Autor
Nome completo
Ida Caramico Soares
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1992
Orientador
Banca examinadora
Helou, Joao Haikal (Presidente)
Fonseca, Maria Jose Vieira
Kedor, Erika Rosa Maria
Lara, Elza Helena Guimaraes
Niero, Rinaldo
Título em português
Sistemas matriciais - otimização de fórmulas de comprimidos do tipo matriz inerte contendo os agentes tuberculostáticos rifampicina e isoniazida
Palavras-chave em português
Fármacos
Farmacotécnica
Resumo em português
Foram desenvolvidas formulações de comprimidos do tipo matriz hidrofílica, contendo hidroxipropilmetil celulose, visando a liberação prolongada de rifampicina e isoniazida. Estudos de biodisponibilidade avaliaram a influência do pH do meio de dissolução da acidificação e alcalinização da matriz da modificação de porosidade e tortuosidade; das técnicas de preparação e da razão fármaco-agente formador da matriz. Os métodos de otimização e de estudos de correlação envolveram um plano experimental com quatro variáveis independentes e cinco níveis para cada uma. Para cada característica analisada foi construída uma equação, por regressão múltipla e a influência de cada variável independente foi analisada através de curvas isoresposta.
Título em inglês
Matrix systems - formula optimization of inert Matrix type tablets containing agents tuberculosis medication rifampin and isoniazid
Palavras-chave em inglês
Drugs
Pharmaceutical technology
Resumo em inglês
It was developed cellulose hidrophilic matrices, in order to provid a controlled release of isoniazid and rifampicin, anti-tuberculosis agents. The study of bioavailability brings to light the influence of the pH of the dissolution medium; of the acidification and alkalinization of the die; of the porosity and tortuosity of the production technic and of the drug-matrix raio. The optimization methods and correlational studies envolved an experimental plan with four independent variable and levels per variable. For each response variable, a multiple regression equation is established and the influence of each independent variable is identified by plotting combined and isoresponse curves.
 
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Data de Publicação
2015-02-05
 
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