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Enregistrement W3008140779 · doi:10.33380/2305-2066-2020-9-1-99-108

Development and Validation of Atazanavir and Ritonavir Determination in Human Plasma by HPLC-MS Method

2020· article· en· W3008140779 sur OpenAlexaff
Т. Н. Комаров, I. E. Shohin, O. A. Miskiv, D. S. Bogdanova, A. V. Aleshina, Yu. V. Medvedev, N. S. Bagaevа

Notice bibliographique

RevueDrug development & registration · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensCanadian Public Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtazanavirRitonavirPharmacokineticsChromatographyHuman plasmaProtein precipitationTherapeutic drug monitoringChemistryPharmacologyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineAntiretroviral therapyViral loadVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction . HIV infection is one of the most relevant diseases from a medical, epidemiological and social point of view. Timely diagnosis, detection and control of the disease, adequate prescription of antiretroviral therapy can sufficiently reduce the viral load on the patient's body, reduce the risk of transmission of infection. Currently, combinations of various antiretroviral drugs are increasingly being prescribed as therapy. One of the most important is combination of atazanavir and ritonavir. The most important stage for the study of pharmacokinetics, studies of comparative pharmacokinetics and bioequivalence is the development of an analytical method that allows you to determine the investigated substances in human plasma. There are currently no published methods for the determination of atazanavir and ritonavir in human plasma using high performance liquid chromatography with mass selective detection using a single quadrupole mass detector. In this article presents the development and validation of a method for the determination of atazanavir and ritonavir in blood plasma after sample preparation by the method of protein precipitation. Aim . The aim of the study is to develop a method for the quantitative determination of atazanavir and ritonavir in human plasma by HPLC with mass spectrometric detection for performing the analytical part of pharmacokinetic studies. Materials and methods . Determination of atazanavir and ritonavir in human plasma by HPLC with mass spectrometric detection. A sample was prepared using protein deposition. Results and discussion . The method was validated of selectivity, matrix effect, calibration curve, accuracy, precision, limit of quantification, carry-over effect and sample stability. Conclusion . The method of the determination of atazanavir and ritonavir in human plasma was developed and validated by HPLC-MS. The analytical range of the was 50.0–10000.0 ng/mL in plasma for atazanavir and 10.0–2500.0 ng/mL in plasma for ritonavir. Method could be applied to determination of atazanavir and ritonavir in plasma for PK and BE studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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