Development and Application of Stir Bar Sorptive Extraction with Polyurethane Foams for the Determination of Testosterone and Methenolone in Urine Matrices
Notice bibliographique
Résumé
This work describes the development, validation, and application of a novel methodology for the determination of testosterone and methenolone in urine matrices by stir bar sorptive extraction using polyurethane foams [SBSE(PU)] followed by liquid desorption and high-performance liquid chromatography with diode array detection. The methodology was optimized in terms of extraction time, agitation speed, pH, ionic strength and organic modifier, as well as back-extraction solvent and desorption time. Under optimized experimental conditions, convenient accuracy were achieved with average recoveries of 49.7 8.6% for testosterone and 54.2 ± 4.7% for methenolone. Additionally, the methodology showed good precision (<9%), excellent linear dynamic ranges (>0.9963) and convenient detection limits (0.2-0.3 μg/L). When comparing the efficiency obtained by SBSE(PU) and with the conventional polydimethylsiloxane phase [SBSE(PDMS)], yields up to four-fold higher are attained for the former, under the same experimental conditions. The application of the proposed methodology for the analysis of testosterone and methenolone in urine matrices showed negligible matrix effects and good analytical performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».