A High-Performance Liquid Chromatography Assay Method for the Determination of Lidocaine in Human Serum
Notice bibliographique
Résumé
Here we report on the development of a selective and sensitive high-performance liquid chromatographic method for the determination of lidocaine in human serum. The extraction of lidocaine and procainamide (internal standard) from serum (0.25 mL) was achieved using diethyl ether under alkaline conditions. After liquid–liquid extraction, the separation of analytes was accomplished using reverse phase extraction. The mobile phase, a combination of acetonitrile and monobasic potassium phosphate, was pumped isocratically through a C18 analytical column. The ultraviolet (UV) wavelength was at 277 nm for the internal standard, and subsequently changed to 210 for lidocaine. The assay exhibited excellent linearity (r2 > 0.999) in peak response over the concentration ranges of 50–5000 ng/mL lidocaine HCl in human serum. The mean absolute recoveries for 50 and 1000 ng/mL lidocaine HCl in serum using the present extraction procedure were 93.9 and 80.42%, respectively. The intra- and inter-day coefficients of variation in the serum were <15% at the lowest, and <12% at other concentrations, and the percent error values were less than 9%. The method displayed a high caliber of sensitivity and selectivity for monitoring therapeutic concentrations of lidocaine in human serum.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».