Segmental Ion Spray LC-MS-MS Analysis of Benzodiazepines in Hair of Psychiatric Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to develop a liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS-MS) method for the analysis of benzodiazepines in human hair. The method was tested by analyzing hair samples from forensic and clinical psychiatric patients where benzodiazepines had been prescribed during hospitalization and after care. Hair samples were obtained at discharge from the clinic and then after six months. Two-centimeter segments of the hair samples (10-30 mg) were washed once with isopropanol, three times with phosphate buffer, and again with isopropanol, dried, weighed, and digested with proteinase K before solid-phase extraction with BondElut Certify columns. Diazepam, nordiazepam, oxazepam, alprazolam, OH-alprazolam, nitrazepam, 7-aminonitrazepam, flunitrazepam, 7-aminoflunitrazepam, clonazepam, and 7-aminoclonazepam were quantitated in MRM mode using one transition for each analyte and deuterated internal standard. The calibration range was 0.125-5 ng/mg for diazepam, nordiazepam, and oxazepam and 0.025-1.0 ng/mg for the other compounds. In the hair samples analyzed, diazepam, flunitrazepam, nitrazepam, and clonazepam was detected together with their metabolites. Alprazolam was not detected in any sample. Segmental hair analysis revealed differences in drug deposition in hair before and after release from psychiatric treatment. Both increases and decreases of hair drug concentrations were seen after release even though the prescribed dose was the same. This was taken as an indication of noncompliance during the after-care period. We conclude that the extraction and LC-MS-MS procedures were adequate to detect benzodiazepines in hair and that the results indicated that segmental hair analysis might provide retrospective information about medication intake.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle