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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[COMPARACIÓN DE DIFERENTES APROXIMACIONES PARA ESTIMAR LÍMITES DE DETECCIÓN EN ANÁLISIS DE RESIDUOS DE PLAGUICIDAS EN ALIMENTOS]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[COMPARISON OF DIFFERENT APPROACHES TO ESTIMATE LIMITS OF DETECTION FOR PESTICIDE RESIDUES ANALYSIS IN FOOD]]></article-title>
<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[COMPARAÇÃO DE DIFERENTES ABORDAGENS PARA ESTIMAR OS LIMITES DE DETECÇÃO NA ANÁLISE DE RESÍDUOS DE PESTICIDAS EM ALIMENTOS]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The limit of detection (LOD) calculation is a practice that has generated several discussions in the scientific community, due to different definitions and procedures for its estimation. The fundamental objective of the present work is to apply, confirm and compare six different recommendations suggested by official guidelines for the estimation of LOD of 31 pesticide residues in five different commodities using the QuEChERS method and ultra fast liquid chromatography coupled to mass spectrometry. The methods evaluated were IUPAC, EPA, t99, root mean square error (RMSE), Hubaux- Vos and propagation of errors. In this study it was found that limits of detection of the different approaches did not show a significant variation with the commodities tested, excluding the method of EPA. On the other hand, t99, RMSE and Hubaux methods showed the lowest signal to noise ratio (S/N<3). Furthermore, the EPA approach showed the highest S/N, while IUPAC and propagation of errors methods presented the best S/N. Finally, no method estimated the limits of detection for all compounds with ratios S /N appropriate.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[O cálculo dos limites de detecção (LD) é uma prática que tem levado a várias discussões na comunidade científica, devido a diferentes definições e procedimentos para a sua estimativa. Este estudo aplicou, confirmando e comparados seis dos métodos utilizados na estimativa de LD na análise de resíduos de pesticidas. Os métodos avaliados foram para IUPAC, EPA, t99, erro médio quadrático (RMSE), Hubaux-Vos e propagação de erros. Este estudo foi realizado em cinco produtos de plantas utilizando o método de determinação de pesticidas QuEChERS 31, a análise das amostras foi realizada por espectrometria de massa de cromatografia líquida. Os resultados mostraram que o LD estimada com diferentes métodos não houve variação significativa com a matriz de análise, a não ser o método EPA. Enquanto isso, no controlo da LD-se que os métodos de t99, RMSE e Hubaux-Vos apresentaram menor relação sinal-ruído (S / N <3), enquanto os métodos de propagação de erro da IUPAC e teve as melhores relações S / R Finalmente, o LD qualquer método considerado para todos os compostos, com relações S / R adequados.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">      <p align="center"><font size="4"><b>COMPARACI&Oacute;N DE DIFERENTES APROXIMACIONES PARA ESTIMAR L&Iacute;MITES DE DETECCI&Oacute;N EN AN&Aacute;LISIS DE RESIDUOS DE PLAGUICIDAS EN ALIMENTOS </b></font></p>     <p align="center"><font size="4"><b>COMPARISON OF DIFFERENT APPROACHES TO ESTIMATE LIMITS OF DETECTION FOR PESTICIDE RESIDUES ANALYSIS IN FOOD</b></font></p>     <p align="center"><font size="4"><b>COMPARA&Ccedil;&Atilde;O DE DIFERENTES ABORDAGENS PARA ESTIMAR OS LIMITES DE DETEC&Ccedil;&Atilde;O NA AN&Aacute;LISE DE RES&Iacute;DUOS DE PESTICIDAS EM ALIMENTOS</b></font></p>     <p>Diego A. Ahumada F.<sup>1,4</sup>, Danny Rodr&iacute;guez L.<sup>2</sup>, Adriana Zamudio S.<sup>1</sup>, Andrea Mojica C.<sup>3</sup>     <p><sup>1</sup> Laboratorio de Inocuidad Qu&iacute;mica. Centro de Bio-Sistemas. Facultad de Ciencias Naturales e Ingenier&iacute;a. Universidad Jorge Tadeo Lozano, Bogot&aacute;, Colombia.</p>     <p><sup>2</sup> Unidad de Investigaci&oacute;n y Desarrollo. Agrilab Ltda. Bogot&aacute;, Colombia.</p>     <p><sup>3</sup> Grupo de Investigaci&oacute;n en Prote&iacute;nas. Departamento de Qu&iacute;mica. Universidad Nacional de Colombia, carrera 30 N.&deg; 45-03, Bogot&aacute;, Colombia.</p>     <p><sup>4</sup><a href="mailto:diego.ahumadaf@utadeo.edu.co">diego.ahumadaf@utadeo.edu.co</a></p>       <p>Recibido: 22/04/2012 &ndash; Aceptado: 16/07/2012</p> <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>RESUMEN</b></p>     <p>El c&aacute;lculo de los l&iacute;mites de detecci&oacute;n (LD) es una pr&aacute;ctica que ha generado diversas discusiones en la comunidad cient&iacute;fica, debido a las diferentes definiciones y los procedimientos para realizar su estimaci&oacute;n. En este estudio se aplicaron, confirmaron y compararon seis de los m&eacute;todos m&aacute;s empleados en la estimaci&oacute;n de LD en el an&aacute;lisis de residuos de plaguicidas. Los m&eacute;todos evaluados correspondieron a IUPAC (por sus siglas en ingles, International Union of Pure and Applied Chemistry), la EPA (por sus siglas en ingles, Enviroment Protection Agency), t99, ra&iacute;z media cuadr&aacute;tica del error (RMSE), Hubaux-Vos y propagaci&oacute;n de errores. Este estudio se realiz&oacute; sobre cinco productos vegetales empleando el m&eacute;todo QuEChERS en la determinaci&oacute;n de 31 plaguicidas, y el an&aacute;lisis de las muestras se realiz&oacute; mediante cromatograf&iacute;a l&iacute;quida acoplada a espectrometr&iacute;a de masas. Los resultados mostraron que los LD estimados con los diferentes m&eacute;todos no presentaron una variaci&oacute;n significativa con la matriz de an&aacute;lisis, exceptuando el m&eacute;todo de la EPA. Por su parte, en la comprobaci&oacute;n de los LD se encontr&oacute; que los m&eacute;todos t99, RMSE y Hubaux-Vos mostraron la menor relaci&oacute;n se&ntilde;al ruido (S/R&lt;3), mientras que los m&eacute;todos de IUPAC y propagaci&oacute;n de errores presentaron las mejores relaciones S/R. Finalmente, ning&uacute;n m&eacute;todo estim&oacute; los LD para todos los compuestos con relaciones S/R adecuadas.</p>     <p><b>Palabras clave:</b> plaguicidas, QuEChERS, l&iacute;mites de detecci&oacute;n, alimentos.</p>     <p><b>ABSTRACT</b></p>     <p>The limit of detection (LOD) calculation is a practice that has generated several discussions in the scientific community, due to different definitions and procedures for its estimation. The fundamental objective of the present work is to apply, confirm and compare six different recommendations suggested by official guidelines for the estimation of LOD of 31 pesticide residues in five different commodities using the QuEChERS method and ultra fast liquid chromatography coupled to mass spectrometry. The methods evaluated were IUPAC, EPA, t99, root mean square error (RMSE), Hubaux- Vos and propagation of errors. In this study it was found that limits of detection of the different approaches did not show a significant variation with the commodities tested, excluding the method of EPA. On the other hand, t99, RMSE and Hubaux methods showed the lowest signal to noise ratio (S/N&lt;3). Furthermore, the EPA approach showed the highest S/N, while IUPAC and propagation of errors methods presented the best S/N. Finally, no method estimated the limits of detection for all compounds with ratios S /N appropriate.</p>     <p><b>Key words:</b> pesticides, QuEChERS, limit of detection, food.</p>     <p><b>RESUMO</b></p>     <p>O c&aacute;lculo dos limites de detec&ccedil;&atilde;o (LD) &eacute;   uma pr&aacute;tica que tem levado a v&aacute;rias discuss&otilde;es   na comunidade cient&iacute;fica, devido   a diferentes defini&ccedil;&otilde;es e procedimentos    para a sua estimativa. Este estudo aplicou,    confirmando e comparados seis dos    m&eacute;todos utilizados na estimativa de LD    na an&aacute;lise de res&iacute;duos de pesticidas. Os    m&eacute;todos avaliados foram para IUPAC,    EPA, t99, erro m&eacute;dio quadr&aacute;tico (RMSE),    Hubaux-Vos e propaga&ccedil;&atilde;o de erros. Este    estudo foi realizado em cinco produtos    de plantas utilizando o m&eacute;todo de determina&ccedil;&atilde;o    de pesticidas QuEChERS 31, a    an&aacute;lise das amostras foi realizada por espectrometria    de massa de cromatografia    l&iacute;quida. Os resultados mostraram que o    LD estimada com diferentes m&eacute;todos n&atilde;o    houve varia&ccedil;&atilde;o significativa com a matriz    de an&aacute;lise, a n&atilde;o ser o m&eacute;todo EPA.    Enquanto isso, no controlo da LD-se que    os m&eacute;todos de t99, RMSE e Hubaux-Vos    apresentaram menor rela&ccedil;&atilde;o sinal-ru&iacute;do    (S / N &lt;3), enquanto os m&eacute;todos de    propaga&ccedil;&atilde;o de erro da IUPAC e teve as    melhores rela&ccedil;&otilde;es S / R Finalmente, o    LD qualquer m&eacute;todo considerado para    todos os compostos, com rela&ccedil;&otilde;es S / R  adequados.</p>     <p><b>Palavras-chave:</b> QuEChERS pesticidas, limites de detec&ccedil;&atilde;o.</p>     <p><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La validaci&oacute;n de metodolog&iacute;as anal&iacute;ticas es una herramienta que tiene como objetivo garantizar que un m&eacute;todo de an&aacute;lisis gener&eacute; resultados confiables bajo las condiciones de trabajo disponibles en el laboratorio; de igual manera, permite determinar el alcance de la metodolog&iacute;a (1, 2). En las &uacute;ltimas d&eacute;cadas se han publicado un gran n&uacute;mero de trabajos acerca de la validaci&oacute;n de metodolog&iacute;as anal&iacute;ticas, la mayor&iacute;a de estas describen diferentes definiciones, par&aacute;metros y estrategias para realizar dicho procedimiento, pero en general, se ha establecido que los par&aacute;metros m&iacute;nimos corresponden al l&iacute;mite de detecci&oacute;n (LD), al l&iacute;mite de cuantificaci&oacute;n (LC), al rango de linealidad, la precisi&oacute;n, la exactitud, la selectividad/ especificidad y la robustez (3). En an&aacute;lisis de contaminantes, los LD y LC se destacan por ser dos par&aacute;metros de validaci&oacute;n de gran relevancia, puesto que definen las m&iacute;nimas concentraciones que pueden ser identificadas y cuantificadas (3). En la literatura la definici&oacute;n de los LC es bastante homog&eacute;nea y no ha generado mayor discusi&oacute;n en la comunidad cient&iacute;fica, sin embargo, respecto al LD se ha encontrado bastante controversia, debido a las diferentes definiciones existentes, dando lugar a un amplio n&uacute;mero de interpretaciones y procedimientos de estimaci&oacute;n (4).</p>     <p>En general, la definici&oacute;n de la IUPAC, ha sido ampliamente aceptada por la comunidad cient&iacute;fica; sin embargo, esta definici&oacute;n ha evolucionado de acuerdo a diversas investigaciones (5, 6), destac&aacute;ndose la descrita por Voightman, quien present&oacute; una teor&iacute;a para los LD en sistemas qu&iacute;micos que requieren una medici&oacute;n. Esta teor&iacute;a se bas&oacute; en desarrollos te&oacute;ricos que asumen un sistema lineal univariado en el cual la medida del ruido es aditiva (7). Esta teor&iacute;a de los LD y los niveles de decisi&oacute;n se encuentra acorde con un trabajo posterior que plantea la inclusi&oacute;n de falsos positivos y negativos, puesto que los LD convencionales ignoraban los falsos negativos (8).</p>     <p>En este segundo estudio se demostr&oacute; que todos los LD establecidos como k sB/m (siendo k un factor de cobertura, sB es la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del blanco y m es la pendiente de curva de calibraci&oacute;n) cumplen con una distribuci&oacute;n t no central modificada, y que el valor de k es un producto que depende de los valores cr&iacute;ticos de t o z.; de igual manera, as&iacute; como existen m&uacute;ltiples conceptos y definiciones relacionados a los LD, existen m&uacute;ltiples formas para determinar su valor, variando seg&uacute;n el m&eacute;todo que se emplee en este fin (9).</p>     <p>Espec&iacute;ficamente, en an&aacute;lisis de residuos de plaguicidas, Corley compil&oacute; los m&eacute;todos m&aacute;s importantes para la estimaci&oacute;n de los LD tanto en matrices ambientales como en alimentos (10). Estos m&eacute;todos corresponden a: 1) m&eacute;todo de la IUPAC, el cual depende de la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar (sB) de la medida de la se&ntilde;al obtenida para el blanco anal&iacute;tico; 2) el m&eacute;todo de propagaci&oacute;n de errores (MPE), el cual es una variaci&oacute;n del m&eacute;todo de la IUPAC, que aparte de emplear el valor de (sB) adiciona la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del intercepto de la curva de calibraci&oacute;n; 3) el m&eacute;todo de aproximaci&oacute;n de Hubaux-Vos, el cual fue la primera aproximaci&oacute;n en aplicar la teor&iacute;a de predicci&oacute;n estad&iacute;stica al problema de los LD, este m&eacute;todo involucra la generaci&oacute;n de una curva de calibraci&oacute;n cercana al valor de LD y la inclusi&oacute;n de falsos positivos y negativos; 4) el m&eacute;todo de la EPA, el cual se encuentra compuesto por dos pasos fundamentales, que corresponden a la determinaci&oacute;n del l&iacute;mite de detecci&oacute;n instrumental (LDI) y la correcci&oacute;n de este LDI con el porcentaje de recuperaci&oacute;n de la metodolog&iacute;a para calcular el LD; 5) el m&eacute;todo RMSE, recomendado por la EPA, estimado a partir del c&aacute;lculo de la ra&iacute;z de la suma del error cuadr&aacute;tico (RSME); 6) el m&eacute;todo t99, el cual estima el LD a partir del LC, a trav&eacute;s de la extracci&oacute;n de n muestras fortificadas al LC y un estad&iacute;stico t a una cola, para n-1 determinaciones usando un nivel de confianza del 99 % &#91;t99(n - 1)&#93;.</p>     <p>Todos estos m&eacute;todos tienen ventajas y desventajas desde un punto de vista te&oacute;rico-pr&aacute;ctico; por tanto el presente estudio tiene como objetivo comparar estos m&eacute;todos de estimaci&oacute;n de LD. Para ello se parti&oacute; de matrices de origen vegetal de diferentes caracter&iacute;sticas y se realiz&oacute; la estimaci&oacute;n de los valores de LD en un m&eacute;todo multiresiduo para el an&aacute;lisis de plaguicidas por cromatograf&iacute;a l&iacute;quida acoplada a espectrometr&iacute;a de masas.</p>     <p><b>MATERIALES Y M&Eacute;TODOS</b></p>     <p><b>Materiales de referencia, reactivos y soluciones</b></p>     <p>En este estudio se trabaj&oacute; con los mismos reactivos, calidad, condiciones de preparaci&oacute;n y almacenamiento de estudios previos (11, 12).</p>     <p><b>Instrumentos y equipos</b></p>     <p><b><i>Condiciones cromatogr&aacute;ficas</i></b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>El an&aacute;lisis cromatogr&aacute;fico fue llevado a cabo en un cromat&oacute;grafo l&iacute;quido ultrarr&aacute;pido (UFLC, por sus siglas en ingl&eacute;s Ultra Fast Liquid Chromatograph) Shimadzu Prominence (Maryland, CA, EUA), acoplado a un detector selectivo de masas LCMS-2020 (11, 12).</p>     <p>Los an&aacute;lisis fueron llevados a cabo en una columna Shim Pack (6 cm &times; 2 mm d.i., tama&ntilde;o de part&iacute;cula de 2,1 &mu;m y fase estacionaria C18), se trabaj&oacute; en modo de gradiente con &aacute;cido f&oacute;rmico al 0,1 % (P/V) y acetato de amonio 5 mM en agua Milli-Q (A), y la fase org&aacute;nica empleada fue acetonitrilo (B). El programa de eluci&oacute;n utilizado expresado como porcentaje de B inicia al 0 % (0 min), aumenta al 20 % en 0,01 min, posteriormente llega hasta el 25 % a los 0,30 min y luego aumenta hasta el 100 % en los siguientes 10 min, finalmente se mantiene por 0,20 min. Para restituir la fase m&oacute;vil a la condici&oacute;n inicial del an&aacute;lisis se pasa del 100 % al 0 % de B en 2 min, donde se mantiene por 5 min para equilibrar la columna. El tiempo total de an&aacute;lisis fue de 8 min. El volumen de inyecci&oacute;n fue 5 &mu;l, la temperatura de columna 45 &deg;C y el flujo de fase m&oacute;vil 0,3 ml/min.</p>     <p><b>Condiciones de la interfaz y espectr&oacute;metro de masas</b></p>     <p>El equipo cuenta con una interfaz tipo DUIS &#91;ESI (Electrospray Ionization), APCI (Atmospheric Pressure Chemical Ionization)&#93;, que se oper&oacute; en modo ESI, con un flujo de gas de secado de 10 L/ min y un flujo de gas nebulizador de 1,5 L/min, las temperaturas del bloque de calentamiento y de la l&iacute;nea de eliminaci&oacute;n del solvente correspondieron a 200 &deg;C y 250 &deg;C respectivamente.</p>     <p>Los an&aacute;lisis se hicieron de manera simult&aacute;nea en modo positivo y negativo, el voltaje aplicado en el capilar correspondi&oacute; a 4500 V y -4500 V respectivamente. Todos los an&aacute;lisis fueron realizados en modo SIM (Por sus siglas en ingles, Selected Ion Monitoring). La <a href="#tab1">Tabla 1</a> muestra los iones seleccionados y el rango de concentraci&oacute;n empleado.</p>     <p align="center"><a name="tab1"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5t1.jpg"></a></p>     <p><b>M&eacute;todo de extracci&oacute;n</b></p>     <p>Para los estudios realizados se escogieron alimentos que presentaran diferentes caracter&iacute;sticas; para ello se emple&oacute; la clasificaci&oacute;n realizada por la Uni&oacute;n Europea, de esta manera se trabaj&oacute; con muestras de arroz (<i>Oryza sativa</i>), aguacate (<i>Persea americana</i>), granadilla (<i>Passiflora ligularis</i>), lechuga (<i>Lactuca sativa</i>) y tamarillo (<i>Solanum betaceum</i>), obtenidas en supermercados de cadena. Se lavaron con abundante agua y se retir&oacute; todo material ajeno que pudiera encontrarse en su superficie. Finalmente, para asegurar que las muestras se encontraran libres de plaguicidas, se evaluaron mediante cromatograf&iacute;a. Para la obtenci&oacute;n de los extractos se emple&oacute; el m&eacute;todo QuEChERS (11, 12).</p>     <p><b>M&eacute;todo de limpieza de los extractos</b></p>     <p>La limpieza de los extractos de arroz, granadilla y tamarillo se realiz&oacute; adicionando 25 mg de PSA (amina primaria/ secundaria) y 150 mg de MgSO4 anhidro, por cada mililitro de extracto. Luego se agit&oacute; con ayuda de un vortex por 30 s y se centrifug&oacute; por 2 min a 4500 rpm.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La limpieza del extracto de lechuga se realiz&oacute; adicionando 25 mg de PSA (amina primaria/secundaria), 7,5 mg de GCB (carb&oacute;n grafitizado) y 150 mg de MgSO4 anhidro por cada mililitro de extracto, luego se agit&oacute; con ayuda de un vortex por 5 min y se centrifug&oacute; por 2 min a 4500 rpm.</p>     <p>Para la limpieza del extracto de aguacate se adicionaron 25 mg de ODS (octadecilsilano) por cada mililitro de extracto y 150 mg de MgSO4. Se agit&oacute; por 30 s con ayuda de un vortex y se centrifug&oacute; por 2 min a 4500 rpm. Finalmente, el sobrenadante obtenido se filtr&oacute; a trav&eacute;s de una membrana PTFE de 0,22 &mu;m y se transfiri&oacute; a un vial para el posterior an&aacute;lisis por cromatograf&iacute;a.</p>     <p><b>M&eacute;todo de estimaci&oacute;n de l&iacute;mites de detecci&oacute;n</b></p>     <p>La estimaci&oacute;n de los l&iacute;mites de detecci&oacute;n se realiz&oacute; mediante seis m&eacute;todos com&uacute;nmente empleados en el an&aacute;lisis de contaminantes en alimentos y matrices de inter&eacute;s ambiental (10). Estos m&eacute;todos correspondieron al m&eacute;todo IUPAC (6), el m&eacute;todo de la EPA (13), el m&eacute;todo de la propagaci&oacute;n del error (5), el m&eacute;todo Hubaux-Vos (14), el m&eacute;todo de la ra&iacute;z cuadrada del error (RMSE, por sus siglas en ingl&eacute;s) (15) y un &uacute;ltimo m&eacute;todo tambi&eacute;n propuesto por la EPA, conocido como t99 (16).</p>     <p><b><i>M&eacute;todo de la IUPAC</i></b></p>     <p>Para la estimaci&oacute;n de los LD mediante el m&eacute;todo de la IUPAC se analizaron cinco muestras blanco de cada uno de los productos escogidos, se determin&oacute; el ruido en el rango de tiempo de retenci&oacute;n donde eluye cada uno de los plaguicidas analizados y se aplic&oacute; la ecuaci&oacute;n 1:</p>     <p align="center"><a name="ecu1"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e1.jpg"></a></p>     <p>en la cual sB corresponde a la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de los ruidos medidos en cada muestra y m corresponde a la pendiente de la curva de calibraci&oacute;n (concentraci&oacute;n vs. altura de la se&ntilde;al cromatogr&aacute;fica).</p>     <p><b><i>M&eacute;todo de la propagaci&oacute;n de errores</i></b></p>     <p>La estimaci&oacute;n de los LD mediante este m&eacute;todo se realiz&oacute; por medio del an&aacute;lisis de cinco muestras blanco y el c&aacute;lculo de la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del ruido de estos blancos; adicionalmente se prepar&oacute; una curva de calibraci&oacute;n (con cinco puntos de calibraci&oacute;n) para cada uno de los compuestos, en un rango de concentraci&oacute;n cercano al LD estimado mediante el m&eacute;todo de la IUPAC. La <a href="#tab1">Tabla 1</a> muestra los rangos de concentraci&oacute;n para cada uno de los compuestos. Finalmente, para la estimaci&oacute;n de LD, se emple&oacute; la ecuaci&oacute;n 2:</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="ecu2"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e2.jpg"></a></p>     <p>en la cual sB corresponde a la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de los ruidos medidos en cada muestra, sI corresponde a la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del intercepto (I) de la curva de calibraci&oacute;n y m corresponde a la pendiente de la curva de calibraci&oacute;n (concentraci&oacute;n vs. altura de la se&ntilde;al cromatogr&aacute;fica).</p>     <p><b><i>M&eacute;todo de Hubaux-Vos</i></b></p>     <p>Para la estimaci&oacute;n de los LD mediante este m&eacute;todo se construyeron curvas de calibraci&oacute;n en concentraciones cercanas al LD, se estim&oacute; la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de los residuales (sy/x) y se calcul&oacute; la concentraci&oacute;n cr&iacute;tica (Xc), tal como se muestra en la ecuaci&oacute;n 3:</p>     <p align="center"><a name="ecu3"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e3.jpg"></a></p>     <p>en la cual i corresponde al n&uacute;mero de lecturas de cada patr&oacute;n, j al n&uacute;mero de niveles que conforman la curva de calibraci&oacute;n, Xj la concentraci&oacute;n del patr&oacute;n j y Xpro corresponde al promedio de las concentraciones de todos los patrones. Finalmente, para calcular el l&iacute;mite de detecci&oacute;n se emplea la ecuaci&oacute;n 4:</p>     <p align="center"><a name="ecu4"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e4.jpg"></a></p>     <p><b><i>M&eacute;todo de la Agencia de Protecci&oacute;n Ambiental (EPA)</i></b></p>     <p>Para la estimaci&oacute;n de los LD se analizaron cinco muestras blanco de cada una de las matrices, y se estim&oacute; el ruido pico a pico en la zona donde eluye cada compuesto. Junto con los blancos se inyect&oacute; el nivel m&aacute;s bajo de la curva de calibraci&oacute;n y a partir de este, se determin&oacute; la concentraci&oacute;n que producir&iacute;a una se&ntilde;al de tres veces el promedio del ruido (LDI); finalmente, para estimar el l&iacute;mite de detecci&oacute;n se corrigi&oacute; esta concentraci&oacute;n por el porcentaje de recuperaci&oacute;n, esto con el prop&oacute;sito de tener en cuenta las p&eacute;rdidas originadas por el proceso anal&iacute;tico. Este porcentaje de recuperaci&oacute;n se calcul&oacute; a partir de muestras fortificadas al LC estimado.</p>     <p><b><i>M&eacute;todo de la ra&iacute;z cuadrada del error (RMSE)</i></b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para este m&eacute;todo se construy&oacute; una curva de calibraci&oacute;n compuesta por cinco puntos de calibraci&oacute;n a concentraciones cercanas al LD estimado por el m&eacute;todo de la IUPAC (ver <a href="#tab1">Tabla 1</a>). Se calcul&oacute; el valor de la pendiente y el intercepto, y con los valores de la altura de la se&ntilde;al cromatogr&aacute;fica se calcularon los valores de concentraci&oacute;n estimados (Xest). Finalmente se calcul&oacute; LD mediante la ecuaci&oacute;n 5:</p>     <p align="center"><a name="ecu5"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e5.jpg"></a></p>     <p>Donde Xj corresponde a la concentraci&oacute;n del j-&eacute;simo nivel de concentraci&oacute;n, n corresponde al n&uacute;mero de niveles empleados para la construcci&oacute;n de la curva de calibraci&oacute;n y m corresponde a la pendiente de la curva de calibraci&oacute;n.</p>     <p><b><i>M&eacute;todo t99</i></b></p>     <p>La estimaci&oacute;n de los LD mediante este m&eacute;todo se realiz&oacute; a partir de la ecuaci&oacute;n 6:</p>     <p align="center"><a name="ecu6"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5e6.jpg"></a></p>     <p>Donde t99 corresponde a 3,747 para cuatro grados de libertad y sLC corresponde a la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del l&iacute;mite de cuantificaci&oacute;n del m&eacute;todo, el cual fue estimado previamente mediante el m&eacute;todo de la IUPAC (11).</p>     <p><b>RESULTADOS Y DISCUSI&Oacute;N</b></p>     <p><b>Estimaci&oacute;n de l&iacute;mites de detecci&oacute;n</b></p>     <p>La <a href="#fig1">Figura 1</a> resume los resultados obtenidos en la evaluaci&oacute;n de los LD, a trav&eacute;s de los valores promedios de los LD obtenidos para cada matriz mediante cada m&eacute;todo en estudio. En esta figura se observa que el m&eacute;todo RMSE estima los LD con los valores m&aacute;s altos, variando ampliamente la magnitud de este par&aacute;metro entre las diferentes matrices en estudio. Por otra parte, mediante el m&eacute;todo t99 se encuentra que los valores estimados para los LD corresponden a los m&aacute;s bajos en todas las matrices. Por su parte, los promedios de los LD para los m&eacute;todos de la EPA, la IUPAC, Hubaux-Vos y propagaci&oacute;n de errores fueron cercanos entre ellos y, asimismo, se puede observar que los m&eacute;todos EPA y propagaci&oacute;n de errores presentan valores promedio para LD similares entre s&iacute;, exceptuando para la matriz de arroz, en donde la EPA genera un valor promedio m&aacute;s bajo. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="fig1"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5f1.jpg"></a></p>      <p>Respecto a los valores para los LD obtenidos en las diferentes matrices, la <a href="#fig1">Figura 1</a> muestra que las matrices de arroz y lechuga presentan los promedios de LD m&aacute;s bajos, hecho que puede encontrarse asociado a una menor presencia de interferentes en el an&aacute;lisis cromatogr&aacute;fico. En el caso del arroz, se ha reportado que la extracci&oacute;n de plaguicidas con solventes como acetonitrilo y acetato de etilo extrae una baja cantidad de componentes de esta matriz en comparaci&oacute;n con las dem&aacute;s ensayadas, lo que permite obtener mejores respuestas cromatogr&aacute;ficas y menor ruido qu&iacute;mico (17, 18). Por su parte, la lechuga es una matriz que presenta una alta cantidad de pigmentos y clorofilas, lo cual puede interferir o alterar las respuestas cromatogr&aacute;ficas, as&iacute; como generar una mayor cantidad de ruido qu&iacute;mico (12). Esta es la principal raz&oacute;n por la cual el proceso de limpieza realizado durante la extracci&oacute;n de los plaguicidas en la matriz de lechuga involucr&oacute; el uso de dos adsorbentes (PSA + GCB), capaces de reducir considerablemente el n&uacute;mero de interferentes (menor ruido), lo que conduce a una disminuci&oacute;n de los LD.</p>     <p>La <a href="#fig2">Figura 2</a> muestra el ruido promedio de la se&ntilde;al cromatogr&aacute;fica que se obtuvo en cada una de las matrices evaluadas. Este ruido se determin&oacute; para cada uno de los analitos, en el rango de tiempo de retenci&oacute;n en el que eluye cada compuesto. Esta figura permite confirmar que todas las matrices presentan un valor de ruido diferente, siendo mayor para el aguacate y menor para el arroz.</p>     <p align="center"><a name="fig2"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5f2.jpg"></a></p>     <p>Al correlacionar la informaci&oacute;n contenida en la <a href="#fig1">Figura 1</a> y en la <a href="#fig2">Figura 2</a> es posible observar que los valores promedios obtenidos para los LD con los m&eacute;todos de la IUPAC, propagaci&oacute;n de errores y t99 presentan una baja variaci&oacute;n entre las diferentes matrices, a pesar de que el ruido promedio de la se&ntilde;al cromatogr&aacute;fica cambia notablemente entre una y otra. Esto indica que en estos m&eacute;todos la magnitud del ruido no hace un aporte notable en la estimaci&oacute;n del LD. Este hecho se cree que no es del todo conveniente, puesto que, para una misma concentraci&oacute;n de un plaguicida, se tendr&aacute; una relaci&oacute;n se&ntilde;al ruido diferente en una u otra matriz, y teniendo en cuenta que en el caso ideal se deben tener relaciones se&ntilde;al-ruido (S/R) iguales a 3 para los LD estimados, se puede llegar a pensar que para algunos de estos casos est&aacute;n subestimando (posibles S/R &lt;3) o sobreestimando (S/R &gt; 3) los valores de LD. La <a href="#fig3">Figura 3</a> muestra la distribuci&oacute;n de los LD seg&uacute;n una clasificaci&oacute;n de rangos de concentraci&oacute;n que se realiz&oacute; a partir de la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de todos los l&iacute;mites de detecci&oacute;n. En esta figura se encuentra que para el m&eacute;todo de la IUPAC no se presentan LD inferiores a 2,5 &mu;g/kg, de igual manera se puede apreciar que la mayor&iacute;a de LD se encuentran en el rango de 2,5 &mu;g/kg a 14,5 &mu;g/kg en todas las matrices. Este comportamiento correlaciona con lo mostrado en la <a href="#fig1">Figura 1</a>, en donde al igual que en la <a href="#fig3">Figura 3</a>, se encuentra una independencia del LD con la matriz de an&aacute;lisis. La naturaleza de este comportamiento se cree es debida a diferentes factores, dentro de los que se destacan la alta especificidad que brinda la espectrometr&iacute;a de masas, la mejor resoluci&oacute;n cromatogr&aacute;fica del UFLC y el estrecho ancho de las se&ntilde;ales cromatogr&aacute;ficas, pues bajo estas condiciones se minimiza el mayor n&uacute;mero de interferentes que puedan coeluir en el rango de tiempo de retenci&oacute;n y, por tanto, a pesar del incremento en la magnitud del ruido, la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar de este se mantiene constante.</p>     <p align="center"><a name="fig3"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5f3.jpg"></a></p>     <p>En contraste con el m&eacute;todo de la IUPAC, los LD estimados mediante el m&eacute;todo de la EPA var&iacute;an entre las diferentes matrices, hecho asociado a la naturaleza del c&aacute;lculo de estos l&iacute;mites, pues este m&eacute;todo involucra p&eacute;rdidas de los compuestos en el proceso de extracci&oacute;n/ limpieza, variaciones en las respuestas cromatogr&aacute;ficas ocasionadas por compuestos de la matriz, entre otros factores que afectan directamente el c&aacute;lculo de los LD (12). Sumado a esto, con este m&eacute;todo se encuentra que para arroz, aguacate y lechuga se presentan LD inferiores a 2,5 &mu;g/kg, mientras que para las matrices restantes solo se presentan LD superiores a este valor. Para el caso del arroz se tiene el m&aacute;s alto porcentaje de compuestos con LD &lt; 2,5 &mu;g/kg respecto a las dem&aacute;s matrices, lo cual se atribuye al bajo ruido qu&iacute;mico y a los mayores porcentajes de recuperaci&oacute;n que se obtuvieron para esta matriz.</p>     <p>En la <a href="#fig3">Figura 3</a> se halla que el m&eacute;todo RMSE tiene el mayor n&uacute;mero de compuestos con LD &lt; 2,5&mu; g/kg, lo cual no se correlaciona del todo con lo presentado en la <a href="#fig1">Figura 1</a>, pues all&iacute; se encuentra que mediante este m&eacute;todo se tienen los promedios m&aacute;s altos de LD; este fen&oacute;meno contradictorio se atribuye a una minor&iacute;a de compuestos que presentaron LD hasta diez o veinte veces superiores a los de cualquier m&eacute;todo y, a pesar de ser solo un 20 % de los compuestos, estos inducen a que se presente el promedio m&aacute;s alto (<a href="#fig1">Figura 1</a>). La estimaci&oacute;n del LD con este m&eacute;todo se encuentra sujeta a diferentes variables dentro de las que se resalta el ajuste de regresi&oacute;n que se realice en el rango de concentraci&oacute;n estudiado; de esta manera, entre mejor sea el ajuste la predicci&oacute;n de valores de concentraci&oacute;n mediante el modelo matem&aacute;tico generado, se obtendr&aacute; un menor error de estimaci&oacute;n, lo que se traduce en una magnitud baja para el numerador de la expresi&oacute;n 5 y por consiguiente un menor LD. Sin embargo, en el caso contrario, en el que la estimaci&oacute;n de valores de concentraci&oacute;n presente un error alto, se tendr&aacute;n LD m&aacute;s elevados, hecho que se observa en la <a href="#fig1">Figura 1</a> y en la <a href="#fig3">Figura 3</a>, puesto que algunos compuestos presentaron ajustes relativamente pobres, que se reflejaron en LD altos.</p>     <p>En la <a href="#fig3">Figura 3</a> se observa que el MPE   presenta resultados similares a lo encontrado   mediante el m&eacute;todo de la IUPAC,   pues para ning&uacute;n caso se encontr&oacute; un LD   &lt; 2,5 &mu;g/kg; por otro lado, respecto a   este mismo resultado, se encuentra que   existe un incremento en el porcentaje de   compuestos con LD &gt; 14,5 &mu;g/kg, hecho   que es debido a la naturaleza de este   m&eacute;todo, pues si se observa la expresi&oacute;n   2 se encuentra que adem&aacute;s de tener en   cuenta la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar del ruido   (IUPAC) se adiciona un t&eacute;rmino que   proviene de la curva de calibraci&oacute;n del m&eacute;todo.</p>     <p>El m&eacute;todo de Hubaux-Vos presenta una distribuci&oacute;n m&aacute;s homog&eacute;nea en los tres rangos de LD; sin embargo, se observa una tendencia a estimar los LD hacia los rangos m&aacute;s bajos. Finalmente, mediante t99 se encuentra que la mayor&iacute;a de los compuestos presentan LD inferiores a cualquier otro m&eacute;todo de estimaci&oacute;n, hecho que se atribuye al bajo coeficiente de variaci&oacute;n que se obtiene en los ensayos de repetibilidad de la metodolog&iacute;a al l&iacute;mite de cuantificaci&oacute;n, pues para algunos casos se presentan coeficientes de variaci&oacute;n inferiores al 5 %, por tanto la estimaci&oacute;n mediante la expresi&oacute;n 6 da como resultado valores muy bajos de LD.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Confirmaci&oacute;n de las estimaciones</b></p>     <p>Como se mencion&oacute;, con cualquiera de los m&eacute;todos existe una posibilidad de llegar a subestimar o sobrestimar el valor obtenido para LD, pues esta estimaci&oacute;n depende de diferentes variables que involucra cada m&eacute;todo de c&aacute;lculo. Por tal motivo, una vez se tiene un valor estimado para LD, el siguiente paso es la confirmaci&oacute;n de este l&iacute;mite. Para ello se fortific&oacute; cada una de las matrices a la concentraci&oacute;n estimada mediante cada m&eacute;todo; posteriormente se realiz&oacute; el proceso de extracci&oacute;n y se calcul&oacute; la relaci&oacute;n se&ntilde;al ruido para cada uno de los compuestos en cada una de las matrices.</p>     <p>De acuerdo con la EPA, la relaci&oacute;n S/R para los l&iacute;mites de detecci&oacute;n y de cuantificaci&oacute;n deber&iacute;a corresponder a 3 y 10 respectivamente, de esta manera, en el presente estudio se tomaron estos valores de referencia para determinar si los l&iacute;mites calculados se encuentran estimados adecuadamente. En este contexto, los valores de S/R inferiores a 3 se consideran se&ntilde;ales que no son diferenciadas adecuadamente del ruido de la matriz, es decir se realiz&oacute; una subestimaci&oacute;n; para relaciones S/R superiores a 10 se considerar&aacute; que los LD se encuentran sobreestimados, pues son se&ntilde;ales bien diferenciadas del ruido de la matriz y se deber&iacute;an cuantificar (19). Sin embargo, es importante se&ntilde;alar que las relaciones S/R superiores a 10 no son necesariamente sobreestimaciones de los LD, si se tiene en cuenta que de acuerdo a la definici&oacute;n del LD es indispensable que se tenga una diferenciaci&oacute;n se&ntilde;al-ruido con bases estad&iacute;sticas, es decir la concentraci&oacute;n que se adopte como LD tiene que provenir de cualquiera de los m&eacute;todos de estimaci&oacute;n y no basta con obtener una relaci&oacute;n S/R entre 3 y 10. De tal manera que relaciones S/R superiores a 10 no son ideales, pero satisfacen la definici&oacute;n del LD.</p>     <p>La <a href="#fig4">Figura 4</a> muestra la distribuci&oacute;n de las relaciones S/R para cada uno de los m&eacute;todos en las diferentes matrices de an&aacute;lisis. En estas gr&aacute;ficas se observa que los m&eacute;todos t99 y RMSE subestimaron el LD para m&aacute;s del 90 % de los compuestos, pues en la mayor&iacute;a de los casos se presentan relaciones S/R &lt; 3. Respecto a RMSE, se encuentra que la mayor&iacute;a de las veces, a excepci&oacute;n de un compuesto en aguacate, se presentaron relaciones S/R &lt; 3 o S/R &gt; 10. El tercer m&eacute;todo que subestim&oacute; el mayor n&uacute;mero de LD corresponde al m&eacute;todo Hubaux-Vos, sin embargo a diferencia de RMSE y t99, este m&eacute;todo permite obtener para m&aacute;s del 40 % de los compuestos relaciones S/R adecuadas.</p>     <p align="center"><a name="fig4"><img src="img/revistas/rcq/v41n2/v41n2a5f4.jpg"></a></p>     <p>La subestimaci&oacute;n de los LD, mediante el m&eacute;todo t99, se atribuye a su dependencia con la dispersi&oacute;n de los l&iacute;mites de cuantificaci&oacute;n, pues como se observa en la ecuaci&oacute;n 6, al presentar dispersiones bajas se tiende a realizar subestimaciones. Por otro lado, los LD subestimados para los m&eacute;todos de Hubaux-Vos y RMSE se atribuyen al excelente ajuste por regresi&oacute;n de las curvas de calibraci&oacute;n en los rangos de concentraci&oacute;n evaluados, lo cual tiene una relaci&oacute;n directa con el valor del LD, tal como se observa en las ecuaciones 3 y 5, es decir, entre mejor sea el ajuste menor es el valor de LD. Por otra parte, los m&eacute;todos de la EPA y de propagaci&oacute;n de errores tienden a sobrestimar el LD para m&aacute;s del 30 % de los plaguicidas, siendo cr&iacute;tico en los casos de lechuga y arroz por el m&eacute;todo de la EPA, en el que se sobreestima el LD para m&aacute;s del 70 % de los compuestos. Sin embargo, los m&eacute;todos de la EPA y de propagaci&oacute;n de errores presentaron para cerca del 30 % de los compuestos relaciones S/R entre 3 y 10; asimismo, mediante estos dos m&eacute;todos se present&oacute; el menor n&uacute;mero de compuestos con relaciones S/R menores a 3.</p>     <p>La <a href="#fig4">Figura 4</a> muestra que el m&eacute;todo de la IUPAC presenta la distribuci&oacute;n m&aacute;s homog&eacute;nea en los diferentes rangos de relaciones S/R, pues entre cada una de las matrices se observa comportamiento similar en el porcentaje de LD en cada uno de los rangos de S/R. Mediante este m&eacute;todo se encuentra el mayor porcentaje de compuestos dentro del rango 3 &lt; S/R &lt; 10, lo que indica que con esta aproximaci&oacute;n se logran obtener los resultados m&aacute;s adecuados. Sin embargo, se puede observar que en todas las matrices se presentan valores subestimados y sobreestimados, lo que se&ntilde;ala que esta aproximaci&oacute;n, a pesar de ser la m&aacute;s cercana a los lineamientos de la EPA, no es un m&eacute;todo absoluto para la estimaci&oacute;n de los LD.</p>     <p>Es importante tener en cuenta que la estimaci&oacute;n de los LD para los diferentes m&eacute;todos es de una u otra manera funci&oacute;n de la estimaci&oacute;n que se realiza mediante el de la IUPAC; por ejemplo, para las aproximaciones en las que se emplean m&eacute;todos de regresi&oacute;n, en la literatura se indica que se deben realizar las curvas de calibraci&oacute;n en un rango muy cercano al LD, para lo cual se emplea el m&eacute;todo de la IUPAC con el fin de establecer el rango de trabajo. Igualmente, para el m&eacute;todo de la EPA, los ensayos de recuperaci&oacute;n se realizan a partir de la informaci&oacute;n que brindan los LD de la IUPAC. Respecto a lo que indica el m&eacute;todo t99, aunque no se encuentra impl&iacute;cito en el c&aacute;lculo, los l&iacute;mites de cuantificaci&oacute;n para los cuales se realiz&oacute; los ensayos de repetibilidad s&iacute; se relacionan directamente con lo estimado para la IUPAC.</p>     <p><b>CONCLUSIONES</b></p>     <p>En este estudio se encontr&oacute; que los LD obtenidos con los diferentes m&eacute;todos de estimaci&oacute;n generalmente presentan valores en el mismo orden de magnitud, independiente de la matriz bajo estudio, exceptuando algunos casos como en la matriz de granadilla o aguacate, donde los LD presentaron valores relativamente altos. Asimismo, todos los m&eacute;todos a excepci&oacute;n del m&eacute;todo de la EPA, estiman valores de LD similares para las diferentes matrices analizadas. Finalmente, se encontr&oacute; que el m&eacute;todo de la IUPAC permiti&oacute; estimar para un alto porcentaje de compuestos LD con relaciones se&ntilde;al-ruido dentro de un rango aceptable, mientras que los m&eacute;todos RMSE y t99 subestimaron el LD para un alto porcentaje de compuestos, puesto que las relaciones se&ntilde;al-ruido obtenidas fueron inferiores a 3.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>AGRADECIMIENTOS</b></p>     <p>A Colciencias por la financiaci&oacute;n a trav&eacute;s del proyecto 120252330394 y a la Direcci&oacute;n de Investigaci&oacute;n, Creatividad e Innovaci&oacute;n de la Universidad Jorge Tadeo Lozano, por su apoyo y financiaci&oacute;n a trav&eacute;s del proyecto 405-08-11:</p>     <p><b>REFERENCIAS</b></p> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">1. Kaufmann, A. Validation of multiresidue methods for veterinary drug residues; related problems and possible solutions. <i>Analytica Chimica Acta</i>. 2009. <b>637</b>: 144-155.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S0120-2804201200020000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">2. Schwesig, D. et al. A harmonized European framework for method validation to support research on emerging pollutants. <i>TrAC  Trends in Analytical Chemistry</i>. 2011. <b>30</b>: 1233-1242.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S0120-2804201200020000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">3. Soboleva, N. R.; Mageto, &Aacute;.; Ambrus, A.;  Fajgelj,  A. <i>Principles and practices of method validation</i>. Cambridge, UK. Royal Society Of Chemistry. 2000. p. 171.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S0120-2804201200020000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">4. Currie, L. A. Detection and quantification limits: basic concepts, international harmonization, and outstanding (&quot; low-level&quot;) issues. <i>Applied Radiation  and  Isotopes</i>.  2004.  <b>61</b>:145-149.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0120-2804201200020000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">5. Long, G. L.; Winefordner, J. Limit of detection. A closer look at the IUPAC definition. <i>Analytical Chemistry</i>. 1983. <b>55</b>: 712-724.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0120-2804201200020000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">6. Currie, L. A. Nomenclature in evaluation of analytical methods including detection and quantification capabilities1:(IUPAC Recommendations 1995). <i>Analytica Chimica Acta. </i>1999. <b>391</b>: 105-126.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S0120-2804201200020000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">7. Voigtman, E. Limits of detection and decision. Part 1. <i>Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy</i>. 2008, <b>63</b>: 115-128.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S0120-2804201200020000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">8. Currie, L. A. Detection and quantification limits: origins and historical overview. <i>Analytica Chimica Acta</i>. 1999. <b>391</b>: 127-134.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000110&pid=S0120-2804201200020000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">9. Currie, L. A. Limits for qualitative detection and quantitative determination. Application to radiochemis try. <i>Analytical Chemistry</i>. 1968. <b>40</b>: 586-593.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S0120-2804201200020000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">10. Corley, J. <i>Best practices in establishing detection and quantification limits for pesticide residues in foods</i>. New Jersey, USA. John Wiley &amp; Sons. 2003. p. 35.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0120-2804201200020000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">11. Ahumada, D. A.; Zamudio, A. M. An&aacute;lisis de residuos de plaguicidas en tomate mediante el uso de QuEChERS y cromatograf&iacute;a l&iacute;quida ultrar&aacute;pida acoplada a espectrometr&iacute;a de masas. <i>Rev. Col. 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Matrix Effect in Pesticide Analysis by Ultra Fast Liquid 240 Aplicada y Anal&iacute;tica Chromatography Coupled to Mass Spectrometry. <i>Journal of Chemicial Brazilian Society</i>. 2012. <b>23</b>(4): 661-669.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S0120-2804201200020000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">13. US EPA, U. <i>Title 40 of the US Code of Federal Regulations, Part 136, Appendix B</i>. Washington  D.C., USA. Office of the Federal Register National Archives and Records Administration. 1993.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S0120-2804201200020000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">14. Hubaux, A.; Vos, G. Decision and detection limits for calibration curves. <i>Analytical Chemistry</i>. 1970. <b>42</b>:849-855.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000122&pid=S0120-2804201200020000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font> <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">15. US EPA. <i>AssigningValues to Non- detected/Non-quantified Pesticide Residues in HumanHealth Food Exposure Assessments.</i> 2000. &#91;citado: 2012 22 abril&#93;. Disponible en:<a href="http://www.epa.gov/pesticides/trac/science/trac3b012.pdf"> http://www.epa.gov/pesticides/trac/science/trac3b012.pdf</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000124&pid=S0120-2804201200020000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p ><font size="2" face="verdana">16. Smith, R. K. <i>Handbook of environmental analysis</i>. New  York,  USA.Genium Publishing Corp. 1994. p. 171.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0120-2804201200020000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">17. Aysal,  P.;  Ambrus,  A.;  Lehotay,S. J.; Cannavan, A.  Validation  of an efficient method for the determination of pesticide residues in fruits and vegetables using ethyl acetate for extraction. <i>Journal of Environmental Science and Health Part B</i>. 2007. <b>42</b>: p. 481-490.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0120-2804201200020000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">18. Lehotay, S. J. et  al.  Comparison of Quechers sample preparation methods for the analysis of pesticide residues in fruits and vegetables. <i>Journal of Chromatography A. </i>2010. <b>1217</b>: p. 2548-2560.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0120-2804201200020000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  <font face="verdana" size="2"> </font>    <!-- ref --><p><font size="2" face="verdana">19. Sanco. <i>Method Validation and quality Control Procedures for pesticide residues analysis in food and feed.</i> 2009. &#91;citado: 2012 22 abril&#93;. Disponible en:  <a href="http://ec.europa.eu/food/plant/protection/resources/ qualcontrol_en.pdf" class="a" target="_blank"> http://ec.europa.eu/food/plant/protection/resources/ qualcontrol.pdf</a></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0120-2804201200020000500019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body><back>
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