A Quick and Sensitive Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry (LC-MS) Method for the Evaluation of Two Formulations of Amlodipine and Atorvastatin in Healthy Male Volunteers
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 169
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJCCE-36-1_012
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
An open-label, single-dose, randomized, ۲-way crossover study was conducted in fasted healthy Iranian male volunteers. Eligible participants randomly assigned in a ۱:۱ ratio to be given one tablet of the test or reference formulation, followed by a ۲-week washout period and administration of the exchange formulation. A quick and susceptible Liquid Chromatography–tandem Mass Spectrometry (LC-MS) method for the evaluation of amlodipine and atorvastatin in tablets.Revealing of analysts was achieved by tandem mass spectrometry with ElectroSpray Ionization (ESI) interface in positive ion mode was operated under the multiple-reaction monitoring mode. The assay results ascertain the presence and compendia quality of amlodipine and atorvastatin in all these products. The validation tests on the developed method indicated an acceptable degree of linearity, sensitivity, precision, accuracy and recovery for the method. The intra-day and inter-day precision and accuracy results were well within the acceptable limits. The method is rapid, simple, very stable and specific for the partition, assignment, evaluation of amlodipine and atorvastatin healthy Iranian adult male volunteers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Danafar
Department of Pharmaceutics, School of Pharmacy, Zanjan University of Medical Sciences, Postal code ۴۵۱۳۹-۵۶۱۸۴, Zanjan, Iran
Mehrdad Hamidi
Department of Pharmaceutics, School of Pharmacy, Zanjan University of Medical Sciences, Zanjan, I.R. IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :