Comprehensive Drug Screening by Integrated Use of Gas Chromatography/Mass Spectrometry and Remedi HS
Notice bibliographique
Résumé
The authors evaluated an integrated approach for the screening of drugs in biosamples consisting of gas chromatography/mass spectrometry analysis of serum or whole blood (SB/GC-MS) and of high-performance liquid chromatographic and ultraviolet (HPLC-UV) analysis of urine with the REMEDi HS Biorad system (U/REM) (Bio-rad; Segrate, MI, Italy). Urine and blood samples from 26 suspected intoxicated patients and from 22 suspected lethal poisoning cases were examined. Eighty-one of the 99 parent drugs/main metabolites detected were identified by SB/GC-MS and 54 with U/REM. Thirty-six drugs/metabolites were identified with both methods, 45 by SB/GC-MS alone, and 18 by U/REM alone. Absence of the mass spectrometry (MS) spectra in the reference library and high polarity of the analytes were the main reasons for failed identification by SB/GC-MS. Unsuccessful identifications with U/REM were basically caused by the absence of the UV spectra in the reference library or by low chromatographic and spectroscopic selectivity as in the case of barbiturates and benzodiazepines (BZD), which represented 11% and 51%, respectively, of the 45 SB/GC-MS unique identifications. Urine samples of 14 BZD-positive cases were also submitted to enzymatic hydrolysis and analyzed with the REMEDi UBz assay, and results were compared with those obtained by SB/GC-MS: 14 of the 22 identified BZD were detected with both methods, three by U/REM only, and five by SB/GC-MS only. In conclusion, the integrated use of SB/GC-MS and U/REM approaches greatly enhances the amount and quality of analytical information obtainable by applying either method alone.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».