A robust test for growth hormone doping – present status and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Although doping with growth hormone (GH) is banned, there is anecdotal evidence that it is widely abused. GH is reportedly used often in combination with anabolic steroids at high doses for several months. Development of a robust test for GH has been challenging because recombinant human 22 kDa (22K) GH used in doping is indistinguishable analytically from endogenous GH and there are wide physiological fluctuations in circulating GH concentrations. One approach to GH testing is based on measurement of different circulating GH isoforms using immunoassays that differentiate between 22K and other GH isoforms. Administration of 22K GH results in a change in its abundance relative to other endogenous pituitary GH isoforms. The differential isoform method has been implemented; however, its utility is limited because of the short window of opportunity of detection. The second approach, which will extend the window of opportunity of detection, is based on the detection of increased levels of circulating GH-responsive proteins, such as insulin-like growth factor (IGF) axis and collagen peptides. Age and gender are the major determinants of variability for IGF-I and the collagen markers; therefore, a test based on these markers must take age into account for men and women. Extensive data is now available that validates the GH-responsive marker approach and implementation is now largely dependent on establishing an assured supply of standardized assays. Future directions will include more widespread implementation of both approaches by the World Anti-Doping Agency, possible use of other platforms for measurement and an athlete's passport to establish individual reference levels for biological parameters such as GH-responsive markers. Novel approaches include gene expression and proteomic profiling.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».