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Enregistrement W2319771740 · doi:10.5740/jaoacint.11-080

High-Performance Liquid Chromatographic Determination of Memantine in Human Urine Following Solid-Phase Extraction and Precolumn Derivatization

2013· article· en· W2319771740 sur OpenAlexaff
Karim Michail, Hoda G. Daabees, Y. A. Beltagy, Magdy Abd Elkhalek, Mona M. Khamis

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyChemistryAmantadineDerivatizationUrineHigh-performance liquid chromatographySolid phase extractionExtraction (chemistry)MemantinePharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A validated HPLC-UV method is presented for the quantification of urinary memantine hydrochloride, a novel medication approved to treat moderate and advanced cases of Alzheimer's disease. The drug and amantadine hydrochloride, the internal standard, were extracted from human urine using SPE. The extract was then buffered and derivatized at room temperature using o-phthalaldehyde in the presence of N-acetyl-L-cyteine. Chromatographic separation of the formed derivatives was achieved on a C18 column using methanol-water mobile phase adjusted to pH 7 and pumped isocratically at 1 mL/min. The UV detector was set at 340 nm. The chromatographic run time did not exceed 10 min. The LOD and LOQ were 8 and 20 ng/mL, respectively. The RSDs for intraday and interday precisions did not exceed 5.5%. The method was used to monitor memantine hydrochloride in human urine in order to determine an appropriate sampling interval for future noninvasive therapeutic drug monitoring. The assay could also be applied to the determination of amantadine. The described assay showed that a postdosing time interval of 25-75 h seems adequate for sampling and monitoring memantine in urine.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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