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Enregistrement W3111521613 · doi:10.1002/ansa.202000131

Ultra‐high performance supercritical fluid chromatography coupled to tandem mass spectrometry for antidoping analyses: Assessment of the inter‐laboratory reproducibility with urine samples

2020· article· en· W3111521613 sur OpenAlexfundno aff
Gioacchino Luca Losacco, Marco Rentsch, Kateřina Plachká, Fabrice Monteau, Emmanuelle Bichon, Bruno Le Bizec, Lucie Nováková, Raul Nicoli, Tiia Kuuranne, Jean‐Luc Veuthey, Davy Guillarme

Notice bibliographique

RevueAnalytical Science Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésReproducibilityChromatographyChemistryAnalyteSupercritical fluid chromatographyMass spectrometrySupercritical fluidUrineTandem mass spectrometryHigh-performance liquid chromatographyAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to assess the interlaboratory reproducibility of ultra-high performance supercritical fluid chromatography coupled with tandem mass spectrometry method for routine antidoping analyses. To do so, a set of 21 doping agents, spiked in urine and analyzed after dilute and shoot treatment, was used to assess the variability of their retention times between four different laboratories, all equipped with the same chromatographic system and with the same ultra-high performance supercritical fluid chromatography stationary phase chemistry. The average relative standard deviations (RSD%) demonstrated a good reproducibility of the retention times for 19 out of 21 analytes, with RSD% values below 3.0%. Only for two substances, namely fenbutrazate and niketamide, the retention was not repeatable between laboratories, with RSD% of approximately 15% in both cases. This behaviour was associated with (a) the low organic modifier percentage (around 2-4%) in the mobile phase at the corresponding retention times, and (b) the influence of the system volume on poorly retained analytes. An analysis on seven "blind" urines was subsequently carried out in the same four laboratories. In these blind samples, either one, two, or none of the 21 doping agents previously analyzed were present at an unknown concentration. Each laboratory had to perform the identification of the compounds in the samples and estimate their concentrations. All laboratories assigned all target analytes correctly in all blind urine samples and provide a comparable estimation of their concentrations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,298 · 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.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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