Direct quantification of 11‐nor‐Δ <sup>9</sup> ‐tetrahydrocannabinol‐9‐carboxylic acid in urine by liquid chromatography/tandem mass spectrometry in relation to doping control analysis
Notice bibliographique
Résumé
An accurate and precise method for the quantification of 11-nor-Delta(9)-tetrahydrocannabinol-9-carboxylic acid (THCA) in urine by liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS) for doping analysis purposes has been developed. The method involves the use of only 200 microL of urine and the use of D(9)-THCA as internal standard. No extraction procedure is used. The urine samples are hydrolysed using sodium hydroxide and diluted with a mixture of methanol/glacial acetic acid (1:1). Chromatographic separation is achieved using a C8 column with gradient elution. All MS and MS/MS parameters were optimised in both positive and negative electrospray ionisation modes. For the identification and the quantification of THCA three product ions are monitored in both ionisation modes. The method is linear over the studied range (5-40 ng/mL), with satisfactory intra-and inter-assay precision, and the relative standard deviations (RSDs) are lower than 15%. Good accuracy is achieved with bias less than 10% at all levels tested. No significant matrix effects are observed. The selectivity and specificity are satisfactory, and no interferences are detected. The LC/MS/MS method was applied for the analysis of 48 real urine samples previously analysed with a routine gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) method. A good correlation between the two methods was obtained (r(2) > 0.98) with a slope close to 1.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».