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Enregistrement W2757324605 · doi:10.5539/ijc.v9n4p49

Extraction-Spectrophotometric Determination of Lidocaine Hydrochloride in Pharmaceuticals

2017· article· en· W2757324605 sur OpenAlexvenueno aff
Lazeeza Sattar Omer, Rasul Jameel Ali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryLidocaine HydrochlorideChloroformMolar absorptivityChromatographyRelative standard deviationExtraction (chemistry)LidocaineDetection limitHydrochlorideStoichiometrySpectrophotometryAccuracy and precisionAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simple, selective and highly detectable spectrophotometric method has been developed and validated for the determination of Lidocaine hydrochloride in standard and commercial solutions .The method is based on the formation of a soluble colored Lidocaine hydrochloride-eriochrome black T ion-pair complex at pH 1.80. The colored complex was extracted quantitatively into chloroform and measured at 508 nm. Beer’s law was obeyed in the concentration range of 0.10-10 mg L -1 with molar absorptivity of 2.3623 x104 L mol-1 cm-1.The limits of detection and quantification were 0.024 mg L -1, and 0.100 mg L -1 respectively. Using Job’s continuous variations method, the stoichiometry of the ion-pair complex was found to be 1:1. Intra-day accuracy and precision of the method were estimated with a relative error (0.57%), and the relative standard deviation (0.25-1.23). This developed method has been successfully employed to determine concentration of Lidocaine hydrochloride in injection and spray without interference by the common co-formulated substances.The numerical results obtained using both proposed and official methods were in concordance with each other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,399 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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