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Enregistrement W4400561159 · doi:10.1002/rcm.9855

Development and validation of an ultrafast method of quantification of rivaroxaban in human serum using laser diode thermal desorption coupled to triple quadrupole mass spectrometry

2024· article· en· W4400561159 sur OpenAlexaff
Mégane Moreau, Serge Auger, Pierre Picard, Jean Lacoursière, Pedro A. Segura

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Methods in Pharmaceuticals
Établissements canadiensPhytronix (Canada)Université de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryRivaroxabanChromatographyMass spectrometrySample preparationAnalyteAnalytical Chemistry (journal)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Rivaroxaban is an anticoagulant prescribed to patients who are at risk of medical conditions such as deep-vein thrombosis, pulmonary embolisms, and strokes caused by blood clots. The administration of this drug is monitored to adjust the dosage and evaluate patients' blood concentration. Rapid quantification of this drug in plasma could make it possible to ensure that the dose present in the blood of patients does not represent a danger for the medical intervention to be carried out. METHODS: Liquid chromatography-tandem mass spectrometry is usually employed to quantify rivaroxaban in blood, plasma, and serum. Here, an alternative method of analysis based on laser diode thermal desorption-triple quadrupole mass spectrometry (LDTD-QqQMS) was developed and comprehensively validated. This new method allows the quantification of rivaroxaban in less than 13 s from sample to sample. The extraction of rivaroxaban in human serum was done by a salting-out liquid-liquid extraction with acetonitrile and a saturated sodium chloride solution. RESULTS: The proposed method allows the quantification of rivaroxaban in less than 13 s from sample to sample. During validation, all criteria were respected. The accuracy was <15% of the nominal value, the precision was <15%CV, and the recovery was ≥89.9%. There were no observed carryover or matrix effects. Analysis of the extracted samples established the stability of dry (24 h) and wet samples (1 week) when samples cannot be analyzed immediately, a considerable advantage in a clinical setting. CONCLUSIONS: This method improves sample throughput by more than 1200% compared to liquid chromatography-tandem mass spectrometry methods of analysis of rivaroxaban and decreases analysis costs by reducing solvent consumption and instrument time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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