Performance properties of filter-paper used in blood spot collection devices for quantitation of phenylalanine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Accurate and precise measurement of dried blood spot (DBS) phenylalanine (Phe) is vital for managing phenylketonuria (PKU). Standard DBS collection devices use grade-226 filter-paper, while the CapitainerB quantitative device utilizes grade-222 filter-paper. Although grade-226 filter-paper performance is well characterized, data on grade-222 filter-paper are sparse. This study aimed to investigate the analytical properties of grade-222 and grade-226 filter-papers. MATERIALS AND METHODS: We compared grade-222 and grade-226 filter-papers for Phe measurement accuracy and imprecision in DBS generated using both filter-papers. Scanning electron microscopy (SEM) and slit lamp imaging were used to assess the physical properties of the filter-papers. RESULTS: Using an aqueous calibrator as reference, grade-222 exhibited a mean bias of -1.1%, the mean bias for grade-226 was -7.3%. Intra-assay imprecision was 2.3% for grade-222, versus 4.2% for grade-226. SEM revealed that fibers in grade-226 filter-paper are bonded by an amorphous material, which is absent in grade-222 filter-paper. Total error analysis indicated grade-222 filter-paper reduced uncertainty of Phe measurement compared to grade-226 filter-paper. CONCLUSIONS: Grade-222 filter-paper was proven to have superior analytical performance for Phe quantification, providing improved differentiation between safe and harmful Phe concentrations and offering more reliable PKU monitoring compared to traditional grade-226 filter-paper.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle