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Determination of Cefoperazone Sodium in Presence of Related Impurities by Improved Classical Least Squares Chemometric Methods: A Comparative StudyDeterminación de Cefoperazona Sódica en Presencia de Impurezas Relacionadas por Métodos Quimiométricos de Mínimos Cuadrados Clásicos Mejorados: Un estudio comparativo

Resumen

Se establece un estudio comparativo entre 4 modelos quimiométricos que dependen del enfoque clásico de mínimos cuadrados (CLS), a saber, el CLS espectral residual aumentado (SRACLS), el CLS de procesamiento neto de analitos (NAP-CLS), el CLS de corrección ortogonal de la señal (OSC-CLS) y el CLS de corrección ortogonal directa de la señal (DOSC-CLS). La comparación se expresa mediante el análisis de un conjunto de datos de un estudio de caso de datos espectrales UV de Cefoperazona Sódica (CEF) y sus dos impurezas relacionadas: en forma de polvo puro y en forma de dosificación farmacéutica. Se estableció un diseño experimental de cuatro niveles y tres factores para un análisis óptimo. El diseño experimental adoptado dio lugar a un conjunto de entrenamiento formado por 16 mezclas (que contenían diferentes proporciones de especies interferentes). Para comprobar la capacidad de predicción de los modelos propuestos, se utilizó un conjunto de pruebas independiente formado por 9 mezclas. Los resultados presentados muestran la capacidad de los modelos propuestos para cuantificar CEF en presencia de dos impurezas relacionadas con alta precisión y selectividad ( 103,76 ± 1,03 , 102,07 ± 0,91 , 101,61 ± 0,72 , y 101,60 ± 0,72 para SRACLS, NAP-CLS, OSC-CLS, y DOSC-CLS, respectivamente). Los resultados del análisis de la forma farmacéutica se compararon estadísticamente con una metodología publicada de HPLC, mostrando diferencias insignificantes en términos de precisión y exactitud, lo que indica la fiabilidad de los modelos sugeridos y su idoneidad para el análisis de control de calidad del producto farmacéutico. En comparación con otros modelos, los modelos OSC-CLS y DOSC-CLS dieron resultados más precisos con menor error de predicción para las muestras del conjunto de prueba.

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