The use of growth hormone (GH)‐dependent markers in the detection of GH abuse in sport: Physiological intra‐individual variation of IGF‐I, type 3 pro‐collagen (P‐III‐P) and the GH‐2000 detection score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growth Hormone is abused by athletes for its lipolytic and anabolic properties. Its use is prohibited by the World Anti-Doping Agency. The GH-2000 project developed a methodology to detect its abuse using the concentrations of two GH-dependent biomarkers, IGF-I and type 3 procollagen (P-III-P). The sensitivity of this method may be improved by considering intra-individual variability. AIM: The aim of this study was to examine the intra-individual variability of IGF-I, P-III-P and the GH-2000 score. SUBJECTS AND METHODS: IGF-I, P-III-P and GH-2000 score were evaluated in four longitudinal studies involving 303 elite and 78 amateur athletes. Samples were collected over a period of up to 12 months from a total of 238 men and 143 women aged between 17 and 53 years (mean 24.2). RESULTS: The four studies showed good agreement with no apparent difference in within-individual variation between amateur and elite athletes. The intra-individual variability for IGF-I ranged between 14-16% while the variability for P-III-P was 7-18%. No athlete tested positive for growth hormone during any of the studies. The overall mean intra-individual variability of the GH-2000 score was less than 0.6 units in all studies. CONCLUSIONS: The high stability of marker levels suggests that concentrations are largely genetically determined. Adopting a test based on the concept of an athlete's 'passport' or 'profiling' would take advantage of this and most likely increase the sensitivity of the test. These data also provide strong evidence that a positive test result for GH abuse would not occur as a result of chance variability.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».