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Enregistrement W2275738730 · doi:10.14205/2309-4435.2015.03.02.3

Direct Kinetic Stability-Indicating Densitometric Method for the determination of some Anti-Tuberculosis Drugs

2016· article· en· W2275738730 sur OpenAlexvenueno aff
Noha N. Atia, Seham M. Botros, Fardous A. Mohamed, Abdel‐Maaboud I. Mohamed

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biopharmaceutics and Pharmacokinetics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTuberculosisChromatographyStability (learning theory)Kinetic energyChemistryMedicineComputer sciencePhysicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: The current work describes the development and validation of a quantitative and a stability-indicating densitometric method for sensitive estimation of some anti-TB drugs, rifampicin (RIF), pyrazinamide (PZA) and isoniazid (INH). Precoated silica gel TLC aluminium plates were utilized as the stationary phase and the eluent comprised of two mobile phases were selected; chloroform-ethanol-isopropanol (4.5: 5.25: 5.25, v/v/v) and ethanol-chloroform- ammonia (33 %) (7: 7: 0.5 v/v/v). Densitometric analysis was achieved at λ max 270 nm for RIF, PZA and INH. Stress analysis was carried out under various reaction conditions including acid and base hydrolysis, oxidation, and photo-degradation. Compact spots of studied drugs were foundat R f values 0.35±0.01, 0.83±0.03 and 0.37±0.02 for INH, RIF and PZA respectively. The data of linear regression analysis indicated a good linear relationship over the range of 75-600, 150-900 and 75-600 ng/spot for INH, RIF and PZA respectively. The method was validated for robustness, precision and recovery. Limit of detection ranged from 4.84 to 32.2 ng/spot. Under various stressed conditions, RIF, PZA and INH showed degradation behavior. Peaks of a degraded products were well resolved with reasonably different R f values from the intact drugs. The degradation rate constants and half-lives have been determined for each reaction.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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