Measurement of Total Nickel in Body Fluids: Electrothermal Atomic Absorption Methods and Sources of Preanalytic Variation
Notice bibliographique
Résumé
Before attempting to establish reference concentrations of Ni in blood serum or plasma, a laboratory must be working comfortably at the 2 nmol/L level. To achieve this, scrupulous acid-leaching of all materials that come into contact with the sample is essential, and blood collection with non-metalic systems is advisable. A particle-free environment (clean-air laboratory) seems necessary. Values of Ni in serum above 1.7 to 5.1 nmol/L are suspect; values in the urine of people without occupational or other unusual environmental exposures are an order of magnitude higher. For reported concentrations to be meaningful, the reference population must be thoroughly described in terms of age, sex, place of residence, occupation, diet, alcohol and tobacco use, medications and medical history, as all such factors may influence the actual concentrations of Ni. Sampling procedures must be standardized (for instance for time of day, season, posture of the person, etc.) and reported. Storage, if necessary, should minimize opportunities for sample adulteration, and these must be evaluated empirically. Preparation of samples should also minimize processing; acidification or protein precipitation with ultrapure nitric acid are adequate for clear body fluids. Analysis by ET-AAS with Zeeman correction is the most useful approach currently available.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».