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Enregistrement W2921649411 · doi:10.1039/c8an02448k

Fast screening of illicit drugs in beverages and biological fluids by direct coupling of thin film microextraction to dielectric barrier discharge ionization-mass spectrometry

2019· article· en· W2921649411 sur OpenAlexafffund
Mario F. Mirabelli, Emanuela Gionfriddo, Janusz Pawliszyn, Renato Zenobi

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNovartis
Mots-clésMass spectrometryChromatographyMaterials scienceIonizationDielectric barrier dischargeAnalytical Chemistry (journal)DielectricChemistryOptoelectronicsIonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A direct and fast method for screening and quantification of illicit drugs in beverages and biological fluids was developed by using dielectric barrier discharge (DBD) as ionization technique, in combination with high-resolution mass spectrometry. Extraction of the targeted analytes was carried out with thin film microextraction (TFME) using ultrasound as agitation method. The targeted analytes were then thermally desorbed and introduced into the source without the need for any cryofocusing apparatus. The performance of this new analytical set up were compared to conventional TFME-TDU-GC/MS, showing enhanced linear dynamic range and lower limits of quantitation (low pg ml-1) achievable at the same extraction conditions (5 min extraction time). The performance of the method was tested in different beverages and body fluids, confirming its applicability for quantitative analysis of the targeted drugs in complex samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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