Serum androgen levels and their relation to performance in track and field: mass spectrometry results from 2127 observations in male and female elite athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and characterise serum androgen levels and to study their possible influence on athletic performance in male and female elite athletes. METHODS: 2127 observations of competition best performances and mass spectrometry-measured serum androgen concentrations, obtained during the 2011 and 2013 International Association of Athletics Federations World Championships, were analysed in male and female elite track and field athletes. To test the influence of serum androgen levels on performance, male and female athletes were classified in tertiles according to their free testosterone (fT) concentration and the best competition results achieved in the highest and lowest fT tertiles were then compared. RESULTS: The type of athletic event did not influence fT concentration among elite women, whereas male sprinters showed higher values for fT than male athletes in other events. Men involved in all throwing events showed significantly (p<0.05) lower testosterone and sex hormone binding globulin than men in other events. When compared with the lowest female fT tertile, women with the highest fT tertile performed significantly (p<0.05) better in 400 m, 400 m hurdles, 800 m, hammer throw, and pole vault with margins of 2.73%, 2.78%, 1.78%, 4.53%, and 2.94%, respectively. Such a pattern was not found in any of the male athletic events. CONCLUSION: Female athletes with high fT levels have a significant competitive advantage over those with low fT in 400 m, 400 m hurdles, 800 m, hammer throw, and pole vault.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».