Within-Subject Variability and Analytic Imprecision of Insulinlike Growth Factor Axis and Collagen Markers: Implications for Clinical Diagnosis and Doping Tests
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The utility of insulinlike growth factor (IGF) axis and collagen markers for a growth hormone (GH) doping test in sport depends on their stability and reproducibility. We sought to determine short-term within-subject variability of these markers in a large cohort of healthy individuals. METHODS: We measured IGF-I, IGF binding protein 3 (IGFBP-3), acid labile subunit (ALS), and the collagen markers N-terminal propeptide of type I procollagen (PINP), C-terminal telopeptide of type I collagen (ICTP), and N-terminal propeptide of type III procollagen (PIIINP) in serum samples obtained on multiple occasions (median 3 per participant) over a 2- to 3-week period from 1103 elite athletes (699 men, 404 women) ages 22.2 (5.2) years [mean (SD)]. We estimated between-subject and within-subject variances by mixed-effects ANOVA. RESULTS: Within-subject variance accounted for 32% to 36% and 4% to 13% of the total variance in IGF markers and collagen markers, respectively. The within-subject CV ranged from 11% to 21% for the IGF axis markers and from 13% to 15% for the collagen markers. The index of individuality for the IGF axis markers was 0.66-0.76, and for the collagen markers, 0.26-0.45. For each marker, individuals with initial extreme measured values tended to regress toward the population mean in subsequent repeated measurements. We developed a Bayesian model to estimate the long-term probable value for each marker. CONCLUSIONS: These results indicate that in healthy individuals the within-subject variability was greater for IGF-I than for the collagen markers, and that where a single measurement is available, it is possible to estimate the long-term probable value of each of the markers by applying the Bayesian approach. Such an application can increase the reliability and decrease the cost of detecting GH doping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».