Toward Point-of-Care Drug Quality Assurance in Developing Countries: Comparison of Liquid Chromatography and Infrared Spectroscopy Quantitation of a Small-Scale Random Sample of Amoxicillin
Notice bibliographique
Résumé
Substandard antibiotics are thought to be a major threat to public health in developing countries and a cause of antimicrobial resistance. However, assessing quality outside of a laboratory setting, using simple equipment, is challenging. The aim of this study was to validate the use of a portable Fourier transform infrared (FT-IR) spectrometer for the identification of substandard antibiotics. Results are presented for amoxicillin packages from Haiti, Ghana, Sierra Leone, Democratic Republic of Congo, India, Papua New Guinea, and Ethiopia collected over the course of 6 months in 2017, including two field trips with the FT-IR to Ghana and Sierra Leone. Canadian samples were used as a control. Regarding drug quality, of 290 individual capsules of amoxicillin analyzed, 13 were found to be substandard with total active pharmaceutical ingredients (API) lying outside the acceptable range of 90-110%. Of these 13, four were below 80% API. The FT-IR reliably identified these outliers and was found to yield results in good agreement with the established pharmacopeia liquid chromatography protocol. We conclude that the portable FT-IR may be suitable to intercept substandard antibiotics in developing countries where more sophisticated techniques are not readily available.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».