Inter‐individual variation of the urinary steroid profiles in Swedish and Norwegian athletes
Notice bibliographique
Résumé
The steroidal module of the Athlete Biological Passport (ABP) aims to detect doping with endogenous steroids, e.g. testosterone (T), by longitudinally monitoring several biomarkers. These biomarkers are ratios combined into urinary concentrations of testosterone and metabolically related steroids. However, it is evident after 5 years of monitoring steroid passports that there are large variations in the steroid ratios complicating its interpretation. In this study, we used over 11000 urinary steroid profiles from Swedish and Norwegian athletes to determine both the inter- and intra-individual variations of all steroids and ratios in the steroidal passport. Furthermore, we investigated if the inter-individual variations could be associated with factors such as gender, type of sport, age, time of day, time of year, and if the urine was collected in or out of competition. We show that there are factors reported in today's doping tests that significantly affect the steroid profiles. The factors with the largest influence on the steroid profile were the type of sport classification that the athlete belonged to as well as whether the urine was collected in or out of competition. There were also significant differences based on what time of day and time of year the urine sample was collected. Whether these significant changes are relevant when longitudinally monitoring athletes in the steroidal module of the ABP should be evaluated further.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».