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Enregistrement W2583611357 · doi:10.1080/19440049.2016.1274830

Determination and confirmation of selective estrogen receptor modulators (SERMs), anti-estrogens and aromatase inhibitors in bovine and porcine urine using UHPLC-MS/MS

2017· article· en· W2583611357 sur OpenAlexfundno aff
Thijs Meijer, Martien L. Essers, George Kaklamanos, Saskia S. Sterk, Leendert A. van Ginkel

Notice bibliographique

RevueFood Additives & Contaminants Part A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping AgencyEuropean Commission
Mots-clésAromataseUrineEstrogen receptorChemistryEstrogenSelective estrogen receptor modulatorEndocrinologyChromatographyBiologyInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective estrogen receptor modulators (SERMs), anti-estrogens and aromatase inhibitors are prohibited in human sports doping. However, they also present a risk of being used illegally in animal husbandry for fattening purposes. A method was developed and validated using UHPLC-MS/MS for the determination and confirmation of SERMs, anti-estrogens and aromatase inhibiters in bovine and porcine urine. This method was used in a survey of more than 200 bovine and porcine urine samples from Dutch farms. In 18 out of 103 porcine urine samples (17%) and two out of 114 bovine samples (2%) formestane, an aromatase inhibitor, was detected. None of the other compounds was detected. From human doping control it is known that formestane can, in some cases, be of natural origin. Analyses of reference samples from untreated bovine and porcine animals demonstrated the presence of formestane in bovine animals, but not yet in porcine animals. Future research will focus on whether the detected formestane in porcine and bovine urine is from endogenous or exogenous origin, using GC-c-IRMS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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