Identification of Fentanyl, Alfentanil, Sufentanil, Remifentanil and Their Major Metabolites in Human Urine by Liquid Chromatography/Tandem Mass Spectrometry for Doping Control Purposes
Notice bibliographique
Résumé
Since January 2005, the list of prohibited substances established by the World Anti-Doping Agency prohibits the opioid agent fentanyl as well as its related drugs in professional and amateur sports. Fast, reliable and robust analytical assays are required that allow the sensitive determination of these compounds or respective metabolites in human urine, and liquid chromatography interfaced to mass spectrometry has proven to be a suitable and powerful tool for drug testing for several years. A screening and confirmation method was developed that enables the identification of fentanyl, alfentanil, remifentanil and sufentanil as well as their N-dealkylated or de-esterified metabolites utilizing solid-phase extraction of a 2 mL urine aliquot followed by LC-electrospray-MS/MS analysis. The procedure was validated in terms of recovery (95.8-104.9%), lower limit of detection (0.5 ng mL-1), specificity and interday precision (3.9-19.8%) for the four opioid drugs and the metabolic product norfentanyl. In addition, the mass spectrometric behavior of fentanyl after electrospray ionization and collision-induced dissociation was studied by synthesis and analysis of structurally related compounds, and dissociation pathways were proposed allowing the characterization of target analytes and corresponding metabolites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».