Laboratory evaluation of twelve portable devices for medicine quality screening
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-market surveillance is a key regulatory function to prevent substandard and falsified (SF) medicines from being consumed by patients. Field deployable technologies offer the potential for rapid objective screening for SF medicines. METHODS AND FINDINGS: We evaluated twelve devices: three near infrared spectrometers (MicroPHAZIR RX, NIR-S-G1, Neospectra 2.5), two Raman spectrometers (Progeny, TruScan RM), one mid-infrared spectrometer (4500a), one disposable colorimetric assay (Paper Analytical Devices, PAD), one disposable immunoassay (Rapid Diagnostic Test, RDT), one portable liquid chromatograph (C-Vue), one microfluidic system (PharmaChk), one mass spectrometer (QDa), and one thin layer chromatography kit (GPHF-Minilab). Each device was tested with a series of field collected medicines (FCM) along with simulated medicines (SIM) formulated in a laboratory. The FCM and SIM ranged from samples with good quality active pharmaceutical ingredient (API) concentrations, reduced concentrations of API (80% and 50% of the API), no API, and the wrong API. All the devices had high sensitivities (91.5 to 100.0%) detecting medicines with no API or the wrong API. However, the sensitivities of each device towards samples with 50% and 80% API varied greatly, from 0% to 100%. The infrared and Raman spectrometers had variable sensitivities for detecting samples with 50% and 80% API (from 5.6% to 50.0%). The devices with the ability to quantitate API (C-Vue, PharmaChk, QDa) had sensitivities ranging from 91.7% to 100% to detect all poor quality samples. The specificity was lower for the quantitative C-Vue, PharmaChk, & QDa (50.0% to 91.7%) than for all the other devices in this study (95.5% to 100%). CONCLUSIONS: The twelve devices evaluated could detect medicines with the wrong or none of the APIs, consistent with falsified medicines, with high accuracy. However, API quantitation to detect formulations similar to those commonly found in substandards proved more difficult, requiring further technological innovation.
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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 | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle