Cost-Effective HPLC-UV Method for Quantification of Vitamin D<sub>2</sub> and D<sub>3</sub> in Dried Blood Spot: A Potential Adjunct to Newborn Screening for Prophylaxis of Intractable Paediatric Seizures
Notice bibliographique
Résumé
25-Hydroxyvitamin D (25-(OH)D) deficiency is recently been described as one of the multiple factors responsible for pediatric seizures. 25-Hydroxyvitamin D3 and 25-Hydroxyvitamin D2 are the well-known markers to determine Vitamin D status. In this work we report the development of a sensitive and cost effective HPLC technique for the quantification of the vitamin D metabolites from dried blood spot samples (DBS). The metabolites were extracted using acetonitrile–methanol–0.1% formic acid (60 : 20 : 20 (v/v)) and analyzed on an Acclaim C18 column (150 × 4.6 mm i.d., 3 µm) at a flow rate of 1 mL/min. The method was linear in the range of 10–80 ng/mL. Limit of detection and limit of quantification (LOQ) of the method were 5 and 10 ng/mL respectively. Extensive stability studies demonstrated the analytes to be stable in stock and matrix with a percent change within the acceptable range of ±15%. Comparison of the newly developed HPLC-DBS method with the reported LC-MS-DBS and electrochemiluminescence immunoassay (ECLIA) methods followed by Bland–Altman analysis demonstrated a bias of 0.08 and −0.14, respectively proving the methods are comparable. Application of the developed method to a pediatric seizure cohort depicted 46.6% of cases as deficient and 26.6% as insufficient for 25-(OH)D. Among deficient cases 8 samples were below 10 ng/mL and exact amount was not calculated since these were below the LOQ levels. The mean ± standard deviation (S.D.) in the remaining 6 deficient cases was 13.22 ± 2.80 ng/mL. The levels in healthy infants were 33.9 ± 6.11 ng/mL. The method can be used routinely for assessing 25-(OH)D deficiency in newborn.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».