Simultaneous quantification of selective serotonin reuptake inhibitors and metabolites in human plasma by liquid chromatography-electrospray mass spectrometry for therapeutic drug monitoring.

A simple and sensitive liquid chromatography-electrospray ionization mass spectrometry method was developed for the simultaneous quantification in human plasma of all selective serotonin reuptake inhibitors (citalopram, fluoxetine, fluvoxamine, paroxetine and sertraline) and their main active metabolites (desmethyl-citalopram and norfluoxetine). A stable isotope-labeled internal standard was used for each analyte to compensate for the global method variability, including extraction and ionization variations. After sample (250μl) pre-treatment with acetonitrile (500μl) to precipitate proteins, a fast solid-phase extraction procedure was performed using mixed mode Oasis MCX 96-well plate. Chromatographic separation was achieved in less than 9.0min on a XBridge C18 column (2.1×100mm; 3.5μm) using a gradient of ammonium acetate (pH 8.1; 50mM) and acetonitrile as mobile phase at a flow rate of 0.3ml/min. The method was fully validated according to Société Française des Sciences et Techniques Pharmaceutiques protocols and the latest Food and Drug Administration guidelines. Six point calibration curves were used to cover a large concentration range of 1-500ng/ml for citalopram, desmethyl-citalopram, paroxetine and sertraline, 1-1000ng/ml for fluoxetine and fluvoxamine, and 2-1000ng/ml for norfluoxetine. Good quantitative performances were achieved in terms of trueness (84.2-109.6%), repeatability (0.9-14.6%) and intermediate precision (1.8-18.0%) in the entire assay range including the lower limit of quantification. Internal standard-normalized matrix effects were lower than 13%. The accuracy profiles (total error) were mainly included in the acceptance limits of ±30% for biological samples. The method was successfully applied for routine therapeutic drug monitoring of more than 1600 patient plasma samples over 9 months. The β-expectation tolerance intervals determined during the validation phase were coherent with the results of quality control samples analyzed during routine use. This method is therefore precise and suitable both for therapeutic drug monitoring and pharmacokinetic studies in most clinical laboratories.

Topographic forcing of flow partition and flow structures at river bifurcations

This paper presents the predicted flow dynamics from the application of a Reynolds-averaged NavierStokes model to a series of bifurcation geometries with morphologies measured during previous flume experiments. The topography of the bifurcations consists of either plane or bedform-dominated beds which may or may not possess discordance between the two bifurcation distributaries. Numerical predictions are compared with experimental results to assess the ability of the numerical model to reproduce the division of flow into the bifurcation distributaries. The hydrodynamic model predicts: (1) diverting fluxes in the upstream channel which direct water into the distributaries; (2) super-elevation of the free surface induced at the bifurcation edge by pressure differences; and (3) counter-rotating secondary circulation cells which develop upstream of the apex of the bifurcation and move into the downstream channels, with water converging at the surface and diverging at the bed. When bedforms are not present, weak transversal fluxes characterize the upstream channel for almost its entire length, associated with clearly distinguishable secondary circulation cells, although these may be under-estimated by the turbulence model used in the solution. In the bedform dominated case, the same hydrodynamic conditions were not observed, with the bifurcation influence restricted and depth scale secondary circulation cells not forming. The results also demonstrate the dominant effect bed discordance has upon flow division between the two distributaries. Finally, results indicate that in bedform dominated rivers. Consequently, we suggest that sand-bed river bifurcations are more likely to have an influence that extends much further upstream and have a greater impact upon water distribution. This may contribute to observed morphological differences between sand-bedded and gravel-bedded braided river networks. Copyright (C) 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Suivi thérapeutique de l'imatinib = Therapeutische Drug-Monitoring von Imatinib

Monitoring spielt eine wichtige Rolle zur Therapieevaluierung und Behandlungsentscheidung - solange es auf der Basis der Messung von entsprechenden klinischen oder validierten Surrogat-Markern stattfindet. Im Hinblick auf die Imatinib-Therapie scheint das «Therapeutische Drug-Monitoring» (TDM) ein nützlicher Ansatz zum Therapie-Monitoring der CML-Behandlung zu sein, welches die Plasmakonzentration des Arzneimittels als Marker zur Therapieüberwachung verwendet. Imatinib-Plasmakonzentrationen variieren beträchtlich von Patient zu Patient unter dem gleichen Dosierungsschema, aufgrund der interindividuell unterschiedlichen Pharmakokinetik des Arzneimittels. Für die Plasmaexposition wurde gezeigt, dass sie mit dem klinischen Outcome von CML-Patienten korreliert - sowohl im Bezug auf das Therapieansprechen als auch auf das Nebenwirkungsprofil. Es ist noch unklar, ob das TDM von Imatinib nur im Falle von klinischen Problemen Verwendung finden sollte oder ob CML-Patienten bereits von einem systematischen, präventiven «Routine»-Monitoring zur Therapieindividualisierung - zur Steuerung der Plasmakonzentration in einen therapeutischen Bereich - profitieren könnten, welches in letzter Zeit immer häufiger empfohlen wird. Um diese Fragestellung zu beantworten, nimmt eine prospektive, randomisiert kontrollierte Schweizer Studie CML-Patienten auf, die seit weniger als 5 Jahren mit Imatinib behandelt werden, und bietet das TDM zudem für alle Patienten im Falle von klinischen Problemen an.

MRI monitoring of focal cerebral ischemia in peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-deficient mice.

Peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) are a potential target for neuroprotection in focal ischemic stroke. These nuclear receptors have major effects in lipid metabolism, but they are also involved in inflammatory processes. Three PPAR isotypes have been identified: alpha, beta (or delta) and gamma. The development of PPAR transgenic mice offers a promising tool for prospective therapeutic studies. This study used MRI to assess the role of PPARalpha and PPARbeta in the development of stroke. Permanent middle cerebral artery occlusion induced focal ischemia in wild-type, PPARalpha-null mice and PPARbeta-null mice. T(2)-weighted MRI was performed with a 7 T MRI scan on day 0, 1, 3, 7 and 14 to monitor lesion growth in the various genotypes. General Linear Model statistical analysis found a significant difference in lesion volume between wild-type and PPAR-null mice for both alpha and beta isotypes. These data validate high-resolution MRI for monitoring cerebral ischemic lesions, and confirm the neuroprotective role of PPARalpha and PPARbeta in the brain.

Bacterial bioassay for rapid and accurate analysis of arsenic in highly variable groundwater samples.

In this study, we report the first ever large-scale environmental validation of a microbial reporter-based test to measure arsenic concentrations in natural water resources. A bioluminescence-producing arsenic-inducible bacterium based on Escherichia coli was used as the reporter organism. Specific protocols were developed with the goal to avoid the negative influence of iron in groundwater on arsenic availability to the bioreporter cells. A total of 194 groundwater samples were collected in the Red River and Mekong River Delta regions of Vietnam and were analyzed both by atomic absorption spectroscopy (AAS) and by the arsenic bioreporter protocol. The bacterial cells performed well at and above arsenic concentrations in groundwater of 7 microg/L, with an almost linearly proportional increase of the bioluminescence signal between 10 and 100 microg As/L (r2 = 0.997). Comparisons between AAS and arsenic bioreporter determinations gave an overall average of 8.0% false negative and 2.4% false positive identifications for the bioreporter prediction at the WHO recommended acceptable arsenic concentration of 10 microg/L, which is far betterthan the performance of chemical field test kits. Because of the ease of the measurement protocol and the low application cost, the microbiological arsenic test has a great potential in large screening campaigns in Asia and in other areas suffering from arsenic pollution in groundwater resources.

Reliability of methods used for the risk assessment of mixture of micropollutants in aquatic enviromments : from theoretical concepts to field observations

Ces dernières années, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques des micropolluants organiques pour les espèces de nos lacs et rivières. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, alors que les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange. Or les effets de ces cocktails ne sont pas négligeables. Cette thèse de doctorat s'est ainsi intéressée aux modèles permettant de prédire le risque environnemental de ces cocktails pour le milieu aquatique. Le principal objectif a été d'évaluer le risque écologique des mélanges de substances chimiques mesurées dans le Léman, mais aussi d'apporter un regard critique sur les méthodologies utilisées afin de proposer certaines adaptations pour une meilleure estimation du risque. Dans la première partie de ce travail, le risque des mélanges de pesticides et médicaments pour le Rhône et pour le Léman a été établi en utilisant des approches envisagées notamment dans la législation européenne. Il s'agit d'approches de « screening », c'est-à-dire permettant une évaluation générale du risque des mélanges. Une telle approche permet de mettre en évidence les substances les plus problématiques, c'est-à-dire contribuant le plus à la toxicité du mélange. Dans notre cas, il s'agit essentiellement de 4 pesticides. L'étude met également en évidence que toutes les substances, même en trace infime, contribuent à l'effet du mélange. Cette constatation a des implications en terme de gestion de l'environnement. En effet, ceci implique qu'il faut réduire toutes les sources de polluants, et pas seulement les plus problématiques. Mais l'approche proposée présente également un biais important au niveau conceptuel, ce qui rend son utilisation discutable, en dehors d'un screening, et nécessiterait une adaptation au niveau des facteurs de sécurité employés. Dans une deuxième partie, l'étude s'est portée sur l'utilisation des modèles de mélanges dans le calcul de risque environnemental. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés espèce par espèce, et non pour une évaluation sur l'écosystème en entier. Leur utilisation devrait donc passer par un calcul par espèce, ce qui est rarement fait dû au manque de données écotoxicologiques à disposition. Le but a été donc de comparer, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon une méthode rigoureuse, espèce par espèce, avec celui effectué classiquement où les modèles sont appliqués sur l'ensemble de la communauté sans tenir compte des variations inter-espèces. Les résultats sont dans la majorité des cas similaires, ce qui valide l'approche utilisée traditionnellement. En revanche, ce travail a permis de déterminer certains cas où l'application classique peut conduire à une sous- ou sur-estimation du risque. Enfin, une dernière partie de cette thèse s'est intéressée à l'influence que les cocktails de micropolluants ont pu avoir sur les communautés in situ. Pour ce faire, une approche en deux temps a été adoptée. Tout d'abord la toxicité de quatorze herbicides détectés dans le Léman a été déterminée. Sur la période étudiée, de 2004 à 2009, cette toxicité due aux herbicides a diminué, passant de 4% d'espèces affectées à moins de 1%. Ensuite, la question était de savoir si cette diminution de toxicité avait un impact sur le développement de certaines espèces au sein de la communauté des algues. Pour ce faire, l'utilisation statistique a permis d'isoler d'autres facteurs pouvant avoir une influence sur la flore, comme la température de l'eau ou la présence de phosphates, et ainsi de constater quelles espèces se sont révélées avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps. Fait intéressant, une partie d'entre-elles avait déjà montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. En conclusion, ce travail montre qu'il existe des modèles robustes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques, et qu'ils peuvent être utilisés pour expliquer le rôle des substances dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application. - Depuis plusieurs années, les risques que posent les micropolluants organiques pour le milieu aquatique préoccupent grandement les scientifiques ainsi que notre société. En effet, de nombreuses recherches ont mis en évidence les effets toxiques que peuvent avoir ces substances chimiques sur les espèces de nos lacs et rivières, quand elles se retrouvent exposées à des concentrations aiguës ou chroniques. Cependant, la plupart de ces études se sont focalisées sur la toxicité des substances individuelles, c'est à dire considérées séparément. Actuellement, il en est de même dans les procédures de régulation européennes, concernant la partie évaluation du risque pour l'environnement d'une substance. Or, les organismes sont exposés tous les jours à des milliers de substances en mélange, et les effets de ces "cocktails" ne sont pas négligeables. L'évaluation du risque écologique que pose ces mélanges de substances doit donc être abordé par de la manière la plus appropriée et la plus fiable possible. Dans la première partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux méthodes actuellement envisagées à être intégrées dans les législations européennes pour l'évaluation du risque des mélanges pour le milieu aquatique. Ces méthodes sont basées sur le modèle d'addition des concentrations, avec l'utilisation des valeurs de concentrations des substances estimées sans effet dans le milieu (PNEC), ou à partir des valeurs des concentrations d'effet (CE50) sur certaines espèces d'un niveau trophique avec la prise en compte de facteurs de sécurité. Nous avons appliqué ces méthodes à deux cas spécifiques, le lac Léman et le Rhône situés en Suisse, et discuté les résultats de ces applications. Ces premières étapes d'évaluation ont montré que le risque des mélanges pour ces cas d'étude atteint rapidement une valeur au dessus d'un seuil critique. Cette valeur atteinte est généralement due à deux ou trois substances principales. Les procédures proposées permettent donc d'identifier les substances les plus problématiques pour lesquelles des mesures de gestion, telles que la réduction de leur entrée dans le milieu aquatique, devraient être envisagées. Cependant, nous avons également constaté que le niveau de risque associé à ces mélanges de substances n'est pas négligeable, même sans tenir compte de ces substances principales. En effet, l'accumulation des substances, même en traces infimes, atteint un seuil critique, ce qui devient plus difficile en terme de gestion du risque. En outre, nous avons souligné un manque de fiabilité dans ces procédures, qui peuvent conduire à des résultats contradictoires en terme de risque. Ceci est lié à l'incompatibilité des facteurs de sécurité utilisés dans les différentes méthodes. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons étudié la fiabilité de méthodes plus avancées dans la prédiction de l'effet des mélanges pour les communautés évoluant dans le système aquatique. Ces méthodes reposent sur le modèle d'addition des concentrations (CA) ou d'addition des réponses (RA) appliqués sur les courbes de distribution de la sensibilité des espèces (SSD) aux substances. En effet, les modèles de mélanges ont été développés et validés pour être appliqués espèce par espèce, et non pas sur plusieurs espèces agrégées simultanément dans les courbes SSD. Nous avons ainsi proposé une procédure plus rigoureuse, pour l'évaluation du risque d'un mélange, qui serait d'appliquer d'abord les modèles CA ou RA à chaque espèce séparément, et, dans une deuxième étape, combiner les résultats afin d'établir une courbe SSD du mélange. Malheureusement, cette méthode n'est pas applicable dans la plupart des cas, car elle nécessite trop de données généralement indisponibles. Par conséquent, nous avons comparé, avec des valeurs générées aléatoirement, le calcul de risque effectué selon cette méthode plus rigoureuse, avec celle effectuée traditionnellement, afin de caractériser la robustesse de cette approche qui consiste à appliquer les modèles de mélange sur les courbes SSD. Nos résultats ont montré que l'utilisation de CA directement sur les SSDs peut conduire à une sous-estimation de la concentration du mélange affectant 5 % ou 50% des espèces, en particulier lorsque les substances présentent un grand écart- type dans leur distribution de la sensibilité des espèces. L'application du modèle RA peut quant à lui conduire à une sur- ou sous-estimations, principalement en fonction de la pente des courbes dose- réponse de chaque espèce composant les SSDs. La sous-estimation avec RA devient potentiellement importante lorsque le rapport entre la EC50 et la EC10 de la courbe dose-réponse des espèces est plus petit que 100. Toutefois, la plupart des substances, selon des cas réels, présentent des données d' écotoxicité qui font que le risque du mélange calculé par la méthode des modèles appliqués directement sur les SSDs reste cohérent et surestimerait plutôt légèrement le risque. Ces résultats valident ainsi l'approche utilisée traditionnellement. Néanmoins, il faut garder à l'esprit cette source d'erreur lorsqu'on procède à une évaluation du risque d'un mélange avec cette méthode traditionnelle, en particulier quand les SSD présentent une distribution des données en dehors des limites déterminées dans cette étude. Enfin, dans la dernière partie de cette thèse, nous avons confronté des prédictions de l'effet de mélange avec des changements biologiques observés dans l'environnement. Dans cette étude, nous avons utilisé des données venant d'un suivi à long terme d'un grand lac européen, le lac Léman, ce qui offrait la possibilité d'évaluer dans quelle mesure la prédiction de la toxicité des mélanges d'herbicide expliquait les changements dans la composition de la communauté phytoplanctonique. Ceci à côté d'autres paramètres classiques de limnologie tels que les nutriments. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé la toxicité des mélanges sur plusieurs années de 14 herbicides régulièrement détectés dans le lac, en utilisant les modèles CA et RA avec les courbes de distribution de la sensibilité des espèces. Un gradient temporel de toxicité décroissant a pu être constaté de 2004 à 2009. Une analyse de redondance et de redondance partielle, a montré que ce gradient explique une partie significative de la variation de la composition de la communauté phytoplanctonique, même après avoir enlevé l'effet de toutes les autres co-variables. De plus, certaines espèces révélées pour avoir été influencées, positivement ou négativement, par la diminution de la toxicité dans le lac au fil du temps, ont montré des comportements similaires dans des études en mésocosmes. On peut en conclure que la toxicité du mélange herbicide est l'un des paramètres clés pour expliquer les changements de phytoplancton dans le lac Léman. En conclusion, il existe diverses méthodes pour prédire le risque des mélanges de micropolluants sur les espèces aquatiques et celui-ci peut jouer un rôle dans le fonctionnement des écosystèmes. Toutefois, ces modèles ont bien sûr des limites et des hypothèses sous-jacentes qu'il est important de considérer lors de leur application, avant d'utiliser leurs résultats pour la gestion des risques environnementaux. - For several years now, the scientists as well as the society is concerned by the aquatic risk organic micropollutants may pose. Indeed, several researches have shown the toxic effects these substances may induce on organisms living in our lakes or rivers, especially when they are exposed to acute or chronic concentrations. However, most of the studies focused on the toxicity of single compounds, i.e. considered individually. The same also goes in the current European regulations concerning the risk assessment procedures for the environment of these substances. But aquatic organisms are typically exposed every day simultaneously to thousands of organic compounds. The toxic effects resulting of these "cocktails" cannot be neglected. The ecological risk assessment of mixtures of such compounds has therefore to be addressed by scientists in the most reliable and appropriate way. In the first part of this thesis, the procedures currently envisioned for the aquatic mixture risk assessment in European legislations are described. These methodologies are based on the mixture model of concentration addition and the use of the predicted no effect concentrations (PNEC) or effect concentrations (EC50) with assessment factors. These principal approaches were applied to two specific case studies, Lake Geneva and the River Rhône in Switzerland, including a discussion of the outcomes of such applications. These first level assessments showed that the mixture risks for these studied cases exceeded rapidly the critical value. This exceeding is generally due to two or three main substances. The proposed procedures allow therefore the identification of the most problematic substances for which management measures, such as a reduction of the entrance to the aquatic environment, should be envisioned. However, it was also showed that the risk levels associated with mixtures of compounds are not negligible, even without considering these main substances. Indeed, it is the sum of the substances that is problematic, which is more challenging in term of risk management. Moreover, a lack of reliability in the procedures was highlighted, which can lead to contradictory results in terms of risk. This result is linked to the inconsistency in the assessment factors applied in the different methods. In the second part of the thesis, the reliability of the more advanced procedures to predict the mixture effect to communities in the aquatic system were investigated. These established methodologies combine the model of concentration addition (CA) or response addition (RA) with species sensitivity distribution curves (SSD). Indeed, the mixture effect predictions were shown to be consistent only when the mixture models are applied on a single species, and not on several species simultaneously aggregated to SSDs. Hence, A more stringent procedure for mixture risk assessment is proposed, that would be to apply first the CA or RA models to each species separately and, in a second step, to combine the results to build an SSD for a mixture. Unfortunately, this methodology is not applicable in most cases, because it requires large data sets usually not available. Therefore, the differences between the two methodologies were studied with datasets created artificially to characterize the robustness of the traditional approach applying models on species sensitivity distribution. The results showed that the use of CA on SSD directly might lead to underestimations of the mixture concentration affecting 5% or 50% of species, especially when substances present a large standard deviation of the distribution from the sensitivity of the species. The application of RA can lead to over- or underestimates, depending mainly on the slope of the dose-response curves of the individual species. The potential underestimation with RA becomes important when the ratio between the EC50 and the EC10 for the dose-response curve of the species composing the SSD are smaller than 100. However, considering common real cases of ecotoxicity data for substances, the mixture risk calculated by the methodology applying mixture models directly on SSDs remains consistent and would rather slightly overestimate the risk. These results can be used as a theoretical validation of the currently applied methodology. Nevertheless, when assessing the risk of mixtures, one has to keep in mind this source of error with this classical methodology, especially when SSDs present a distribution of the data outside the range determined in this study Finally, in the last part of this thesis, we confronted the mixture effect predictions with biological changes observed in the environment. In this study, long-term monitoring of a European great lake, Lake Geneva, provides the opportunity to assess to what extent the predicted toxicity of herbicide mixtures explains the changes in the composition of the phytoplankton community next to other classical limnology parameters such as nutrients. To reach this goal, the gradient of the mixture toxicity of 14 herbicides regularly detected in the lake was calculated, using concentration addition and response addition models. A decreasing temporal gradient of toxicity was observed from 2004 to 2009. Redundancy analysis and partial redundancy analysis showed that this gradient explains a significant portion of the variation in phytoplankton community composition, even when having removed the effect of all other co-variables. Moreover, some species that were revealed to be influenced positively or negatively, by the decrease of toxicity in the lake over time, showed similar behaviors in mesocosms studies. It could be concluded that the herbicide mixture toxicity is one of the key parameters to explain phytoplankton changes in Lake Geneva. To conclude, different methods exist to predict the risk of mixture in the ecosystems. But their reliability varies depending on the underlying hypotheses. One should therefore carefully consider these hypotheses, as well as the limits of the approaches, before using the results for environmental risk management

Using flow cytometry for in situ monitoring of antimicrobial compound production in the biocontrol bacterium Pseudomonas fluorescens CHA0

Pseudomonas fluorescens strain CHA0 is able to protect plants against a variety of pathogens, notably by producing the two antimicrobial compounds 2,4-diacetylphloroglucinol (DAPG) and pyoluteorin (PLT). The regulation of the expression of these compounds is affected by many biotic factors, such as fungal pathogens, rhizosphere bacteria as well as plant species. Therefore, the influence of some plant phenolic compounds on the expression of DAPG and PLT biosynthetic genes has been tested using GFP-based reporter, monitored by standard fluometry and flow cytometry. In situ experiments were also performed with cucumber plants. We found that several plant metabolites such as IAA and umbelliferone are able to modify significantly the expression of DAPG and PLT. The use of flow cytometry with autofluorescents proteins seems to be a promising method to study rhizobacteria-plant interactions.

Therapeutic drug monitoring of seven psychotropic drugs and four metabolites in human plasma by HPLC-MS.

A simple and sensitive LC-MS method was developed and validated for the simultaneous quantification of aripiprazole (ARI), atomoxetine (ATO), duloxetine (DUL), clozapine (CLO), olanzapine (OLA), sertindole (STN), venlafaxine (VEN) and their active metabolites dehydroaripiprazole (DARI), norclozapine (NCLO), dehydrosertindole (DSTN) and O-desmethylvenlafaxine (OVEN) in human plasma. The above mentioned compounds and the internal standard (remoxipride) were extracted from 0.5 mL plasma by solid-phase extraction (mix mode support). The analytical separation was carried out on a reverse phase liquid chromatography at basic pH (pH 8.1) in gradient mode. All analytes were monitored by MS detection in the single ion monitoring mode and the method was validated covering the corresponding therapeutic range: 2-200 ng/mL for DUL, OLA, and STN, 4-200 ng/mL for DSTN, 5-1000 ng/mL for ARI, DARI and finally 2-1000 ng/mL for ATO, CLO, NCLO, VEN, OVEN. For all investigated compounds, good performance in terms of recoveries, selectivity, stability, repeatability, intermediate precision, trueness and accuracy, was obtained. Real patient plasma samples were then successfully analysed.

A CT-based study investigating the relationship between pedicle screw placement and stimulation threshold of compound muscle action potentials measured by intraoperative neurophysiological monitoring.

PURPOSE: Neurophysiological monitoring aims to improve the safety of pedicle screw placement, but few quantitative studies assess specificity and sensitivity. In this study, screw placement within the pedicle is measured (post-op CT scan, horizontal and vertical distance from the screw edge to the surface of the pedicle) and correlated with intraoperative neurophysiological stimulation thresholds. METHODS: A single surgeon placed 68 thoracic and 136 lumbar screws in 30 consecutive patients during instrumented fusion under EMG control. The female to male ratio was 1.6 and the average age was 61.3 years (SD 17.7). Radiological measurements, blinded to stimulation threshold, were done on reformatted CT reconstructions using OsiriX software. A standard deviation of the screw position of 2.8 mm was determined from pilot measurements, and a 1 mm of screw-pedicle edge distance was considered as a difference of interest (standardised difference of 0.35) leading to a power of the study of 75 % (significance level 0.05). RESULTS: Correct placement and stimulation thresholds above 10 mA were found in 71 % of screws. Twenty-two percent of screws caused cortical breach, 80 % of these had stimulation thresholds above 10 mA (sensitivity 20 %, specificity 90 %). True prediction of correct position of the screw was more frequent for lumbar than for thoracic screws. CONCLUSION: A screw stimulation threshold of >10 mA does not indicate correct pedicle screw placement. A hypothesised gradual decrease of screw stimulation thresholds was not observed as screw placement approaches the nerve root. Aside from a robust threshold of 2 mA indicating direct contact with nervous tissue, a secondary threshold appears to depend on patients' pathology and surgical conditions.