Longitudinally monitoring of P‐III‐NP, IGF‐I, and GH‐2000 score increases the probability of detecting two weeks’ administration of low‐dose recombinant growth hormone compared to GH‐2000 decision limit and GH isoform test and micro RNA markers
Notice bibliographique
Résumé
To detect doping with growth hormone (GH), GH isoform and biomarkers tests are available. Both methods use population-based decision limits. Future testing in anti-doping is progressing toward individual-based reference ranges, and it is possible that with such an approach the sensitivity to detect GH doping may increase. In addition to monitoring different proteins, the use of miRNAs as future GH biomarkers has been discussed. Here we have longitudinally studied the serum concentrations of IGF-I, P-III-NP and the different GH isoforms in nine healthy men prior to, during and after two weeks' administration with low doses (1 and 4 IU/day) of recGH. Moreover, three putative miRNAs were analyzed. The results show that 80% of the participants were identified as atypical findings using the GH isoform test. However, the participants were only positive 1.5-3 hours directly after an injection. Only one of the participants reached a GH-2000 score indicative of doping when a population-based decision limit was applied. When IGF-I and P-III-NP were longitudinally monitored, 88% of the participants were identified above an individual upper threshold arbitrarily calculated as three standard deviations above the mean values of four baseline samples. The miRNA levels displayed large intra-subject variations that did not change in relation to recGH administration. Our results show that the GH isoform test is very sensitive in detecting low doses of recGH but with a short detection window. Moreover, longitudinally monitoring of IGF-I and P-III-NP may be a promising future approach to detect GH doping.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».