Fast In Vivo Microextraction: A New Tool for Clinical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to develop a technique with the potential to partly replace current methods of analysis based on blood draws. To achieve this goal, we developed an in vivo microextraction technique that is faster than conventional methods, interferes minimally with the investigated system, minimizes errors associated with sample preparation, and limits exposure to hazardous biological samples. METHODS: Solid-phase microextraction devices based on hydrophilic polypyrrole and polyethylene glycol coatings were used for direct extraction of drugs from the flowing blood of beagle dogs, over a period of 8 h. The drugs extracted on the probes were subsequently quantified by liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry. Two calibration strategies--external and standard on the fiber--were used to correlate the amount extracted with the in vivo concentration. RESULTS: Diazepam and its metabolites were successfully monitored over the course of a pharmacokinetic study, repeated 3 times on 3 beagles. The fast microextraction technique was validated by comparison with conventional plasma analysis, and a correlation factor of 0.99 was obtained. In addition to total concentrations, the method was useful for determining free drug concentrations. CONCLUSIONS: The proposed technique has several advantages and is suitable for fast clinical analyses. This approach could be used not only for drugs, but for any other endogenous or exogenous compounds.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».