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Accès ouvert déclaré 2026 article

Green simultaneous quantification of levodopa, carbidopa, and benserazide in anti-Parkinson's tablets by ATR-FTIR spectroscopy combined with hurdle modelling and machine learning

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Rattachement africain : vn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

) was the best overall regressor for all APIs. When applied to commercial samples, the model classifiers correctly identified the presence/absence of all APIs, and calibration transfer using only six additional commercial pellets significantly reduced bias for all three APIs and achieved a high AGREE green score (0.75) at the same time. These results show that ATR-FTIR, combined with a carefully designed hurdle model workflow, can provide a rapid and green screening tool for multi-API in anti-Parkinson's medications.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Green simultaneous quantification of levodopa, carbidopa, and benserazide in anti-Parkinson's tablets by ATR-FTIR spectroscopy combined with hurdle modelling and machine learning
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Royal Society of Chemistry (RSC)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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