HPLC determination of sildenafil and its demethylated metabolite, UK-103,320, in cat plasma with solid-phase extraction for the pharmacokinetic study
Notice bibliographique
Résumé
Une methode d'analyse simple et fiable par chromatographie liquide a haute performance fut developpee pour la determination simultanee du sildenafil et de son metabolite demethyle (UK-103,320) dans le plasma de chat. Une extraction en phase solide avec une cartouche de SepPak C 1 8 fut utilisee apres deproteinisation, et les taux de recuperation de l'extraction furent de plus de 85% pour le sildenafil et UK-103,320. Le coefficient de variation etait de moins de 15% dans le domaine 50-1000 ng/ml pour les sildenafil et UK-103,320, ce qui indique une reproductibilite acceptable pour la methode. Cette methode fut employee pour une etude pharmacocinetique apres l'administration orale de citrate de sildenafil. Une analyse de moment a revele que la demi-vie d'elimination (7.4 ′ 2.1 hr) etait similaire a celles rapportees dans des etudes avec du [ 1 4 C]-sildenafil, et le pourcentage AUC du UK-103,320 sur le sildenafil etait aussi semblable aux resultats d'un rapport precedent. Ces resultats indiquent que cette methode analytique commode est promptement applicable aux etudes pharmaco-cinetiques de sildenafil et UK-103,320.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».