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Enregistrement W4391751133 · doi:10.1002/rcm.9711

Identification and quantification of both isomers of hexahydrocannabinol, (9 <i>R</i> )‐hexahydrocannabinol and (9 <i>S</i> )‐hexahydrocannabinol, in three different matrices by mass spectrometry

2024· article· en· W4391751133 sur OpenAlexfundno aff
Charline Bottinelli, Pauline Baradian, Amélie Poly, Guillaume Hoizey, Camille Chatenay

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésForensic toxicologySynthetic cannabinoidsChromatographyRepeatabilityWhole bloodStreet drugsCannabidiolMedicineChemistryCannabisPharmacologySurgeryInternal medicineCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: -THC), has gained recent attention due to its presence in seized materials across Europe. Sold legally in various forms, HHC poses potential health risks, particularly as a legal alternative to THC in some countries. Despite its historical description in the 1940s, limited toxicology data, pharmacological understanding, and analytical methods for HHC exist. METHOD: This study proposes analytical techniques using mass spectrometry to detect, identify, and quantify (9R)-HHC and (9S)-HHC, concurrently with THC and CBD in various matrices, including oral fluid, whole blood, and seized material. Three distinct methods were employed for different matrices: GC/MS for seized material, GC/MS/MS for whole blood, and UHPLC/MS/MS for oral fluid. Methods were validated qualitatively for oral fluid with a FLOQSwab® device and quantitatively in whole blood and seized material according to Peters et al's recommendations and ICH guidelines. RESULTS: systematically >0.992. These methods were applied to authentic cases, including seized materials and biological samples from traffic control (whole blood and oral fluid). In seized materials, (9R)-HHC levels ranged from 2.09% to 8.85% and (9R)-HHC/(9S)-HHC ratios varied from 1.36 to 2.68. In whole blood sample, (9R)-HHC and (9S)-HHC concentrations were, respectively, 2.38 and 1.39 ng/mL. For all analyzed samples, cannabinoids such as THC and CBD were also detected. CONCLUSION: This research contributes analytical insights into differentiating and simultaneously analyzing (9R)-HHC and (9S)-HHC, using widely applicable mass spectrometric methods. The study emphasizes the need for vigilance among toxicologists, as new semisynthetic cannabinoids continue to emerge in Europe, with potential health implications. The findings underscore the importance of reliable analytical methods for monitoring these compounds in forensic and clinical settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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