A Robust Method for Iodine Status Determination in Epidemiological Studies by Capillary Electrophoresis
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
Iodine deficiency is the most common preventable cause of intellectual disabilities in children. Global health initiatives to ensure optimum nutrition thus require continuous monitoring of population-wide iodine intake as determined by urinary excretion of iodide. Current methods to analyze urinary iodide are limited by complicated sample pretreatment, costly infrastructure, and/or poor selectivity, posing restrictions to large-scale epidemiological studies. We describe a simple yet selective method to analyze iodide in volume-restricted human urine specimens stored in biorepositories by capillary electrophoresis (CE) with UV detection. Excellent selectivity is achieved when using an acidic background electrolyte in conjunction with dynamic complexation via α-cyclodextrin in an unmodified fused-silica capillary under reversed polarity. Sample self-stacking is developed as a novel online sample preconcentration method to boost sensitivity with submicromolar detection limits for iodide (S/N ≈ 3, 0.06 μM) directly in urine. This assay also allows for simultaneous analysis of environmental iodide uptake inhibitors, including thiocyanate and nitrate. Rigorous method validation confirmed good linearity (R(2) = 0.9998), dynamic range (0.20 to 4.0 μM), accuracy (average recovery of 93% at three concentration levels) and precision for reliable iodide determination in pooled urine specimens over 29 days of analysis (RSD = 11%, n = 87).
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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