Effect of hyperhydration on the pharmacokinetics and detection of orally administered budesonide in doping control analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to investigate if hyperhydration could influence the excretion and subsequent detection of budesonide (BDS) and its main metabolites (6β-hydroxy-budesonide and 16α-hydroxy-prednisolone) during doping control analysis by leading to concentrations below the WADA reporting level (30 ng/mL). The influence of hyperhydration on the plasma and urinary pharmacokinetic (PK) profiles of BDS and metabolites was also examined. Seven healthy physically active non-smoking Caucasian males participated in a 15-day clinical study. BDS was administered orally at a single dose of 9 mg on Days 1, 7, and 13. Hyperhydration was applied in the morning on two consecutive days, that is, 0 and 24 hours after first fluid ingestion. Water and a commercial sports drink were used as hyperhydration agents (20 mL/kg body weight). Results showed no significant difference (P > 0.05, 95% CI) on plasma or urinary PK parameters under hyperhydration conditions for all the analytes. However, significant differences (P < 0.05, 95% CI) due to hyperhydration were observed on the urinary concentrations of BDS and metabolites. To compensate the dilution effect due to hyperhydration, different adjustment methods were applied based on specific gravity, urinary flow rate, and creatinine. All the applied methods were able to adjust the concentration values close to the baseline ones for each analyte; however, specific gravity was the optimum method in terms of effectiveness and practicability. Furthermore, no masking of the detection sensitivity of BDS or its metabolites was observed due to hyperhydration either in plasma or urine samples.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».