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Enregistrement W1688480170 · doi:10.1111/j.1556-4029.2011.01994.x

Detection of Amitriptyline, Citalopram, and Metabolites in Porcine Bones Following Extended Outdoor Decomposition*

2011· article· en· W1688480170 sur OpenAlexaff
Nathalie A. Desrosiers, James H. Watterson, Dorothy E. Dean, John F. Wyman

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaboliteChromatographyChemistryAmitriptylineCitalopramPharmacologyDrugAnalyteGas chromatographyMass spectrometryMedicineBiochemistrySerotonin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal remains of a domestic pig were assessed for relative distribution of amitriptyline, citalopram, and metabolites. Following acute exposure and outdoor decomposition for 2 years, drugs and metabolites were analyzed in 13 different bones. Bones were pulverized following a simple wash procedure, and drugs were extracted by passive incubation in methanol, followed by solid-phase extraction. Samples were analyzed by ultra-high performance liquid chromatography (UHPLC) and confirmed with gas chromatography-mass spectrometry. The Kruskall-Wallis test showed that bone type was a main effect with respect to drug level for all analytes, with levels varying from 33- to 166-fold. Ratios of levels of drug to that of the corresponding metabolite were less variable, varying roughly one- to eightfold. This suggests limitations in the interpretive value of drug measurements in bone and that relative levels of drug and metabolites should be further investigated in terms of forensic value.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,321 · 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.

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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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