Fast IRMS screening of pseudoendogenous steroids in doping analyses
Notice bibliographique
Résumé
The detection of the abuse of pseudoendogenous steroids (testosterone and/or its precursors) is currently based, when possible, on the application of the steroid module of the World Anti-Doping Agency (WADA), athlete biological passport (ABP), implemented through the global database, ADAMS. When a suspicious sample is detected, the confirmation by isotope ratio mass spectrometry (IRMS) is required. It is well known that this confirmation procedure is time consuming and expensive and can be only applied on a reduced number of samples. In previous studies we have demonstrated that the longitudinal evaluation of the IRMS data is able to detect positive samples that otherwise will be evaluated as negative, improving the efficacy of the fight against doping in sport. This would require the analysis of a much larger volume of samples by IRMS. The aim of the present work is to describe an IRMS screening method allowing to increase the throughput of samples that can be analyzed by IRMS. The detection efficacy of the method is compared with the confirmation method in use, and to assess its robustness and applicability, all the samples of a major cycling stage competition were analyzed, with the agreement of the testing authority, under routine conditions and response times. The results obtained permit to conclude that the IRMS screening method here proposed has adequate selectivity and produces results that overlap with the already validated method currently in use permitting to analyze a much higher volume of samples even during a major event without compromising the detection capacity. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».