Evaluation of immunoassays for the measurement of insulin-like growth factor-I and procollagen type III peptide, indirect biomarkers of recombinant human growth hormone misuse in sport
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor-I (IGF-I) and procollagen type III peptide (P-III-P) have been proposed as indirect biomarkers for the detection of the misuse of recombinant human growth hormone in sport. An extended intra- and inter-laboratory validation of commercially available immunoassays was carried out. For total IGF-I, two radioimmunoassay (RIA) kits (IGF-I/RIA1, Nichols Institute Diagnostics and IGF-I/RIA2, Mediagnost) and one enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) (R&D) were evaluated. For P-III-P, two RIA kits (P-III-P/RIA3, Cis-bioInternational and P-III-P/RIA4, Orion Diagnostica) were studied. The intra-laboratory precision and accuracy values for all IGF-I assays were better than 15%. The IGF-I/ELISA showed the lowest limit of quantification (LOQ) and its calibration curve covered the range of concentrations found in human serum samples. Higher agreement between laboratory results was obtained for IGF-I/ELISA and IGF-I/RIA1. Low inter-technique correlation was obtained for the three assays; the only comparable results were obtained between IGF-I/ELISA and IGF-I/RIA1. For P-III-P, intra-laboratory precision and accuracy values better than 15% were obtained for both assays in almost all cases. The calibration curve for P-III-P/RIA4 covered the range of concentrations of serum samples, while 30% of the values for P-III-P/RIA3 were below the calibration sample with the lowest concentration. Inter-laboratory correlation was also higher for P-III-P/RIA4. In summary, ELISA and RIA4 were the most suitable assays for measurement of IGF-I and P-III-P, respectively, in serum samples. However, the validation studies carried out show the need for harmonization of immunoassay parameters to improve the reproducibility and comparability of results between different laboratories and in different studies.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».