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Enregistrement W2054475926 · doi:10.1002/rcm.3326

Application of fast gas chromatography/mass spectrometry for the rapid screening of synthetic anabolic steroids and other drugs in anti‐doping analysis

2007· article· en· W2054475926 sur OpenAlexfundno aff
Monica Mazzarino, Manuela Orengia, Francesco Botrè

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésChemistryChromatographyAnalyteMass spectrometryUrineDetection limitGas chromatographyAnabolismSelected ion monitoringGas chromatography–mass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a fast gas chromatographic/mass spectrometric (GC/MS) screening method for the detection, in urine, of 36 xenobiotics (30 synthetic anabolic steroids, four narcotics, one diuretic and one stimulant) excreted free or as glucuro-conjugates in urine and detectable as trimethylsilyl (TMS) derivatives. These drugs (and/or their urinary metabolites) can be simultaneously extracted by a single liquid/liquid separation step, at alkaline pH, after enzymatic hydrolysis with beta-glucuronidase and then assayed as TMS derivatives by GC/MS using electron ionisation (EI) and single ion monitoring (SIM) acquisition mode. The total time needed for the GC run is less than 8 min. Good reproducibility of the retention times (CV% <1) and the relative abundances of the diagnostic fragment ions (CV% <10) was observed for all target analytes. The sensitivity of the method is sufficient to match the requirements of the World Anti-Doping Agency (WADA) for the accredited laboratories, with limits of detection (LODs) that are lower than the corresponding WADA minimum required performance limits (MRPLs) for all target compounds.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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