A correction to the age-adjustment of the GH-2000 score used in the detection of growth hormone misuse
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The GH-2000 biomarker test has been introduced by the World Anti-Doping Agency as a method of detecting growth hormone misuse in professional sport. The test involves the measurement insulin-like growth factor-I and the amino-terminal pro-peptide of type III collagen (P-III-NP) which increase in a dose-dependent manner in response to GH. These measurements are combined in sex specific formulae that include an age adjustment. The original age adjustment overcorrects the effect of age in male athletes and could potentially place older men at a disadvantage. The purpose of this note is to investigate the performance of a previously suggested correction term in two new and larger data sets. RESULTS: The GH-2000 score was calculated for 7307 samples obtained from 15 accredited WADA laboratories in 2017 and 3916 samples measured at Drug Control Centre, King's College London, UK between 2013 and 2017. The GH-2000 scores were investigated for positive age effects using standard regression modelling. As previously, all analyses confirmed a positive age effect. Applying the earlier suggested correction term of 0.032 × age showed a significant over-correction leading to a negative association of the GH-2000 score with age. We now suggest a smaller age correction of 0.020 × age, which corresponds to the smallest effect found in the earlier studies.
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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 | 0,026 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».