Measurement of Insulin-Like Growth Factor-I During Military Operational Stress via a Filter Paper Blood Spot Assay
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor-I (IGF-I) is sensitive to nutritional stress and is reduced in soldiers during stressful field training. Methods have recently been developed to measure IGF-I from filter paper blood spots. Filter paper has advantages over traditional blood sampling in that neither blood separation equipment nor refrigeration is necessary after sample collection. This study determined whether filter paper blood spots collected in a field environment could measure IGF-I and subsequent changes during military operational stress. Thirty-four Marines participating in an 8-day military field exercise characterized by near-continuous physical work (total daily energy expenditure 17-25 MJ/day) and underfeeding (dietary intake 7.0 MJ/day) had blood samples taken on day 0, day 4, and day 8. IGF-I was measured by filter paper blood spot assays from fingertip blood samples and by conventional methods using serum. Correlation and measurement agreement were assessed. Blood spot (Day 0 152 +/- 6 ng mL(-1) > Day 4 111 +/- 6 ng mL(-1) > Day 8 74 +/- 4 ng mL(-1)) and serum IGF-I (Day 0 412 +/- 10 ng mL(-1) > Day 4 258 +/- 14 ng mL(-1) > Day 8 203 +/- 13 ng mL(-1)) concentrations declined (p < 0.05) progressively over the 8-day exercise. Overall, the two methods significantly (p < 0.05) correlated (r = 0.92); however, the blood spot values were on average 61% lower than serum, but could be used to predict serum values ( +/- 10%). IGF-I is a biomarker of metabolic status. The filter paper blood spot method for IGF-I detected reductions accompanying nutritional stress and may be of potential value for characterizing the IGF-I response when conventional blood sampling methods are not feasible.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».