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Enregistrement W4405026112 · doi:10.1021/acs.jmedchem.4c02045

Development and Validation of a UHPLC-MS/MS Method for the Simultaneous Quantification of Candesartan and Bisoprolol Together with Other 16 Antihypertensive Drugs in Plasma Samples

2024· article· en· W4405026112 sur OpenAlexaff
Alice Palermiti, Amedeo De Nicolò, Alessandra Manca, Miriam Antonucci, Jacopo Mula, Martina Billi, Jessica Cusato, Marco Pappaccogli, Lara Ponsa, Chiara Fasano, Francesco Giuseppe De Rosa, Franco Rabbia, Franco Veglio, Antonio D’Avolio

Notice bibliographique

RevueJournal of Medicinal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Pressure and Hypertension Studies
Établissements canadiensHypertension Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyContext (archaeology)BisoprololElectrospray ionizationTherapeutic drug monitoringTandem mass spectrometrySelected reaction monitoringMass spectrometryPharmacologyDrugInternal medicineBlood pressureMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antihypertensive pharmacological therapy is often characterized by a coadministration of different classes of drugs. Therefore, analytical methods allowing the simultaneous quantification of many drugs are needed for therapeutic drug monitoring (TDM) purposes in this context. In particular, TDM represents a useful tool to discriminate poor adherence from real cases of resistant hypertension. For this reason, the aim of this study is to validate, following the Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Agency (EMA) guidelines, an ultrahigh-performance liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry (UHPLC-MS/MS) method for the simultaneous quantification of 18 antihypertensive drugs in human plasma. A LX-50 coupled with a QSight 220 UHPLC-MS/MS system with electrospray ionization and multiple reaction monitoring mode was used, after a binary gradient separation (13 min) on a reverse-phase Acquity UPLC HSS T3 [1.8 μm, 2.1 mm × 150 mm] column. Method validation showed a stable and acceptable matrix effect, recovery, high accuracy, and precision, assessing the eligibility of this method for routine use in the clinical context.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 recherche0,0020,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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