Effect of Physical Fitness and Endurance Exercise on Indirect Biomarkers of Recombinant Growth Hormone Misuse: Insulin-Like Growth Factor I and Procollagen Type III Peptide
Notice bibliographique
Résumé
Serum insulin-like growth factor-I (IGF-I) and procollagen type III peptide (P-III-P) have been proposed as indirect biomarkers of rhGH misuse in sports. The purpose of the present study was to investigate concentrations of these biomarkers in athletes at different levels of physical fitness and endurance exercise. Serum total IGF-I and P-III-P were measured in 96 elite athletes of various sports along the training season; in 21 recreational athletes at baseline non-exercising conditions and in another 129 recreational athletes before and after long-distance races (10 and 21 km). No differences were evidenced for IGF-I concentrations, but statistically higher values of serum P-III-P were found in elite athletes compared to recreational ones. Among elite athletes, the specific sport did not affect serum IGF-I. However, P-III-P was statistically higher in the sport performed by the youngest athletes (rhythmic gymnastics), even after correction of the logarithm of the concentration by the reciprocal of age. Over the training season, the within-athlete variabilities of IGF-I and P-III-P in elite athletes were low (22.8 % and 21.7 %, respectively). Recreational athletes taking part in a 21 km competition race showed a significant increase in serum values of IGF-I and P-III-P immediately after the event. Exercise workload and age had a significant effect on serum concentration of P-III-P, while age alone affected IGF-I serum concentrations. Therefore, athlete's reference concentration ranges for doping detection should include subjects from as many different ages and sports as possible.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».