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Enregistrement W77327250 · doi:10.1007/978-1-61779-934-1_5

Opiate Screening and Quantitation in Urine/Blood Matrices Using LC-MS/MS Techniques

2012· article· en· W77327250 sur OpenAlexaff
J. Eichhorst, Michele L. Etter, Patricia Hall, Denis C. Lehotay

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensSaskatchewan Disease Control LaboratorySaskatchewan Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyForensic toxicologySample preparationElectrospray ionizationLiquid chromatography–mass spectrometryUrineChemistryPharmacokineticsOpiateSolid phase extractionTandem mass spectrometryClinical toxicologyMass spectrometryPharmacologyMedicineToxicology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we describe a high-volume urinary screening technique for opiate drugs as well as other narcotic analgesics. We also describe methods for quantification of the same drug species in serum, plasma, and whole blood. Screening and quantitation of these types of drugs have presented many challenges, among them the potentially low levels in both abuse and therapeutic situations. Liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS), employing electrospray ionization (ESI), has been able to provide the sensitivity needed for the analysis of many drugs and metabolites. These techniques can be used in many different settings from clinical and forensic toxicology examinations to pharmacokinetic studies and, with appropriate considerations, be applied to different sample matrices. Sample preparation procedures range from simple "dilute and shoot" methods to more extensive solid-phase extraction techniques.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,407 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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