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Enregistrement W4319080394 · doi:10.3390/antibiotics12020321

Simple HPLC-UV Method for Piperacillin/Tazobactam Assay in Human Plasma

2023· article· en· W4319080394 sur OpenAlexafffund
Khaled Abdelkawy, Tyson Le, Sherif Hanafy Mahmoud

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of AlbertaUniversity Hospital FoundationUniversity of Alberta
Mots-clésChromatographyHigh-performance liquid chromatographyTazobactamAcetonitrileElutionChemistryPiperacillin/tazobactamTherapeutic drug monitoringPiperacillinDrugPharmacologyMedicineAntibioticsBacteriaBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Piperacillin (Pip)/tazobactam (Taz) is a broad-spectrum antimicrobial agent that has been commonly used in the intensive care unit for severe and life-threatening infections. Recent evidence suggests that therapeutic drug monitoring (TDM) for Pip could be beneficial in clinical practice to facilitate dose optimization and increase the odds of treatment success. The aim was to develop and validate a sensitive and simple high-performance liquid chromatography (HPLC) method for the simultaneous quantification of Pip and Taz in human plasma. METHODS: Samples (0.3 mL) were deproteinized with acetonitrile. The supernatant was evaporated and then reconstituted and injected into the HPLC. The chromatographic analysis was carried out by using the C18 column and gradient elution with the acetonitrile:water mobile phase mixture with 0.1% trifluoracetic acid at a flow rate of 0.8 mL/min using a UV detector at 218 nm. RESULTS: > 0.99) over the concentration ranges of 0.5-400 μg/mL and 1-100 μg/mL for Pip and Taz, respectively. The method demonstrated acceptable inter- and intra-day precision and accuracy within ±20% with adequate stability results. CONCLUSION: The developed method is sensitive and simple and utilizes simple sample preparation and elution steps, making it suitable and practical for Pip/Taz TDM.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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