Influence of ethnicity on IGF‐I and procollagen III peptide (P‐III‐P) in elite athletes and its effect on the ability to detect GH abuse
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: A method based on the two GH dependent markers, IGF-I and procollagen III peptide (P-III-P) has been proposed to detect exogenously administered GH. As previous studies involved predominantly white European elite athletes, it is necessary to validate the method in other ethnic groups. OBJECTIVE: To examine serum IGF-I and P-III-P in elite athletes of different ethnicities within 2 h of competing at national or international events. DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTING: National and International sporting events. SUBJECTS: 1085 elite athletes of different ethnicities. INTERVENTION: Serum IGF-I and P-III-P were measured and GH-2000 discriminant function score was calculated. Effect of ethnicity was assessed. RESULTS: In men, IGF-I was 21.7 +/- 2.6% lower in Afro-Caribbeans than white Europeans (P < 0.0001) but there were no differences between other ethnic groups. In women, IGF-I was 14.2 +/- 5.1% lower in Afro-Caribbeans (P = 0.005) and 15.6 +/- 7.0% higher in Orientals (P = 0.02) compared with white Europeans. P-III-P was 15.2 +/- 3.5%, 26.6 +/- 6.6% and 19.3 +/- 5.8% lower in Afro-Caribbean (P < 0.0001), Indo-Asian (P < 0.0001) and Oriental men (P = 0.001), respectively, compared with white European men. In women, P-III-P was 15.7 +/- 4.7% lower in Afro-Caribbeans compared to white Europeans (P =0.0009) but there were no differences between other ethnicities. Despite these differences, most observations were below the upper 99% prediction limits derived from white European athletes. All GH-2000 scores lay below the cut-off limit proposed for doping. CONCLUSIONS: The GH-2000 detection method based on IGF-I and P-III-P would be valid in all ethnic groups.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».