A Synopsis of the Adverse Analytical and Atypical Findings Between 2005 and 2011 from the Doping Control Laboratory of Athens in Greece
Notice bibliographique
Résumé
This article concerns the analysis of the Adverse Analytical Findings (AAFs) and the appropriate alterations made during the period 2005-2011, so that the Doping Control Laboratory of Athens (DCLA) obeys the updated World Anti-Doping Agency (WADA) List of Prohibited Substances. The % AAFs of the DCLA was compared with those of WADA-Accredited Laboratories. In 2008, the term Atypical Finding was introduced by the WADA representing a reported but inconclusive result. A characteristic example is when a testosterone-to-epitestosterone ratio is >4 followed by a negative gas chromatography/combustion/isotope ratio mass spectrometry result. In a total of about 30,000 athlete samples, 136 athletes were found with an increased testosterone/epitestosterone ratio and 43 with tetrahydrocannabinol metabolite (THCCOOH) of 427 reported AAFs. Twenty-one athletes in total were found positive with methylhexaneamine, the 11 found after a batch of 1000 samples was reprocessed. Besides, there were AAFs below their Minimum Required Performance Level (MRPL). The increasing need for higher detectability imposed new apparatus, e.g., liquid chromatography/quadrupole/time-of-flight mass spectrometry, whereas that for lowering the capital costs and reporting times led to the unification of the screening method which includes stimulants, diuretics, anabolics and other substances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».