The Effect of Sports Injury on Insulin-Like Growth Factor-I and Type 3 Procollagen: Implications for Detection of Growth Hormone Abuse in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: A method to detect exogenously administered growth hormone (GH) based on the measurement of two GH-dependent markers, IGF-I and type 3 procollagen (P-III-P) has been proposed. Skeletal or soft tissue injury may alter these markers. Elevations in either of these proteins after injury might lead to a false accusation of doping with GH. OBJECTIVE: The objective of the study was to assess the effect of musculoskeletal or soft tissue injury on IGF-I and P-III-P concentrations in amateur and elite athletes and assess the effect of injury on the proposed GH detection method. DESIGN: This was a longitudinal observational study after sporting injury. SETTING: The study was conducted at Southampton General Hospital and British Olympic Medical Centre. SUBJECTS: Subjects included elite and amateur athletes after an injury. INTERVENTION: Interventions included measurement of IGF-I and P-III-P and application of the GH-2000 discriminant function score up to 84 d after an injury as well as classification of injury by type and severity. OUTCOME MEASURES: IGF-I and P-III-P concentration and ability to detect GH abuse in athletes without the risk of false accusation because of an injury were measured. RESULTS: There was no change in IGF-I concentration after an injury. By contrast, P-III-P concentrations rose by 41.1 +/- 16.6%, reaching a peak around 14 d after an injury. The rise in P-III-P varied according to injury type and severity. This rise had a trivial effect on the GH-2000 discriminant function score, and no subject reached the threshold needed for a doping offense. CONCLUSIONS: Although there was a rise in P-III-P after injury, this was insufficient to invalidate the GH-2000 detection method based on IGF-I and P-III-P concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».