Serum Insulin-Like Growth Factor-I and Pro-Collagen Type III N-Terminal Peptide in Adolescent Elite Athletes: Implications for the Detection of Growth Hormone Abuse in Sport
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: A method based on two GH-dependent markers, IGF-I and pro-collagen type III N-terminal peptide (P-III-P), has been devised to detect exogenously administered GH. Because previous studies on the detection of GH abuse involved predominantly adult athletes, the method must be validated in adolescent athletes. OBJECTIVE: The aim of the study was to examine serum IGF-I and P-III-P concentrations in elite adolescent athletes and to determine whether the method developed in adults is appropriate to detect GH abuse in this population. DESIGN AND SETTING: We conducted a cross-sectional observational study at national sporting organization training events. SUBJECTS: A total of 157 (85 males, 72 females) elite athletes between 12 and 20 yr of age participated in the study. INTERVENTION: Serum IGF-I and P-III-P were each measured by two commercially available immunoassays. GH-2000 discriminant function scores were calculated. RESULTS: Both IGF-I and P-III-P rose to a peak during adolescence, which was earlier in girls than in boys. All GH-2000 scores lay below the proposed cutoff limit of 3.7 (although some scores were close to this value), indicating that none of these athletes would be accused of GH doping if the GH-2000 discriminant formulae were used. The results between the two immunoassays for IGF-I and P-III-P were closely aligned. CONCLUSIONS: The GH-2000 score rises in early adolescence, reaches a peak in athletes aged 13-16 yr, and then falls. We have found no evidence that the proposed GH-2000 score developed in adults would lead to an unacceptable rate of false-positive results in adolescent athletes, but caution may be required around the time of peak growth velocity.
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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 | 0,002 |
| 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 ».