Bioanalytical Uncertainty Assessment of Ultra‐High‐Performance Liquid Chromatography‐High Resolution Mass Spectrometry Method for Caffeine and Lidocaine in Equine Antidoping: A Dual Perspective on Bottom‐up and Top‐Down Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The quality of quantitative results in bioanalysis requires not only a validated analytical method but also a rigorous estimation of measurement uncertainty. This study examines the challenges associated with the implementation of two distinct approaches in equine anti-doping control for the assessment of uncertainty associated with an ultra-high-performance liquid chromatography-high resolution mass spectrometry quantitative method for caffeine and lidocaine in horse urine. The bottom-up approach, based on the ISO Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (ISO GUM), was compared to the top-down approach using β-content, γ-confidence tolerance intervals (β,γ-CCTI) via F-test. The key limitation of the ISO GUM method was accurately quantifying the various uncertainty components; it gives standardized uncertainty estimates but requires detailed assumptions and modeling about error sources. The direct application of the GUM method imposes the beforehand correction of the matrix effect to provide reliable results. Parallelly, the chemometric approach β,γ-CCTI offers more flexible and realistic estimations. Four combinations of β and γ were investigated to assess their influence on uncertainty interval width: β = 66.7% and 80%; γ = 90% and 95%; and the method was evaluated under repeatability and intermediate precision conditions through the use of advanced computation that adjusts for matrix effects and proves more straightforward for capturing variability inherent in experimental data. The top-down approach is a reliable alternative for routine use and, particularly, for ensuring compliance with regulatory requirements, with the fact that a known proportion β of future results will be within predefined acceptance limits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».