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 C 18 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».