Evaluation of different scan methods for the urinary detection of corticosteroid metabolites by liquid chromatography tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Different approaches for the non-target detection of corticosteroids in urine have been evaluated. As a result of previous studies about the ionization (positive/negative) and fragmentation of corticosteroids, several methods based on both precursor ion (PI) and neutral loss (NL) scans are proposed. The applicability of these methods was checked by the injection of a standard solution containing 19 model compounds. Five of the studied methods (NL of 76 Da; PI of 77, 91 and 105; PI of 237; PI of 121, 147 and 171; and NL of 38 Da) exhibited satisfactory results at the concentration level checked (corresponding to 20 ng/ml in sample). Some other methods in negative ionization mode such as the NL of 104 Da were found to lack sufficient sensitivity. Some of the applied methods were found to be specific for a concrete structure (NL of 38 Da for fluorine containing corticosteroids) while others showed a wide range applicability (PI of 77, 91 and 105 showed response in all model compounds). Interference by endogenous compounds was also tested by the analysis of negative urines and urines spiked with different corticosteroids. The suitability of these methods for the detection of corticosteroid metabolites was checked by the analysis of urine samples collected after the administration of methylprednisolone and triamcinolone. A combination of the reported methods seems to be the approach of choice in order to have a global overview about the excreted corticosteroid metabolites.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».