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Enregistrement W2142632334 · doi:10.1373/clinchem.2005.064758

Fast In Vivo Microextraction: A New Tool for Clinical Analysis

2006· article· en· W2142632334 sur OpenAlexaff
Florin Marcel Musteata, Mihaela L Musteata, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographySolid-phase microextractionIn vivoChemistrySample preparationExtraction (chemistry)Detection limitPharmacokineticsMass spectrometryPharmacologyGas chromatography–mass spectrometryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,344 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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