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Enregistrement W2135222911 · doi:10.1186/1752-153x-2-14

Graphite furnace atomic absorption spectrometry as a routine method for the quantification of beryllium in blood and serum

2008· article· en· W2135222911 sur OpenAlexafffund
Chadi H. Stephan, Michel Fournier, Pauline Brousseau, Sébastien Sauvé

Notice bibliographique

RevueChemistry Central Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoidosis and Beryllium Toxicity Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésChemistryDetection limitBerylliumMagnesium nitrateGraphite furnace atomic absorptionReagentAtomic absorption spectroscopyMagnesiumBlood serumChromatographyGraphiteMass spectrometryCertified reference materialsChelationPyrolysisNuclear chemistryAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A routine method for the quantification of beryllium in biological fluids is essential for the development of a chelation therapy for Chronic Beryllium Disease (CBD). We describe a procedure for the direct determination of beryllium in undigested micro quantities of human blood and serum using graphite furnace atomic absorption spectrometry. Blood and serum samples are prepared respectively by a simple 8-fold and 5-fold dilution with a Nash Reagent. Three experimental setups are compared: using no modifier, using magnesium nitrate and using palladium/citric acid as chemical modifiers. RESULTS: In serum, both modifiers did not improve the method sensitivity, the optimal pyrolysis and atomization temperatures are 1000 degrees C and 2900 degrees C, respectively. In blood, 6 microg of magnesium nitrate was found to improve the method sensitivity. The optimal pyrolysis and atomization temperatures were 800 degrees C and 2800 degrees C respectively. CONCLUSION: In serum, the method detection limit was 2 ng l(-1), the characteristic mass was 0.22 (+/- 0.07) pg and the accuracy ranged from 95 to 100%. In blood, the detection limit was 7 ng l(-1), the characteristic mass was 0.20 (+/- 0.02) pg and the accuracy ranged from 99 to 101%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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