A multi‐parametric approach to remove the influence of plasma volume on the athlete biological passport during a Union Cycliste Internationale cycling stage race
Notice bibliographique
Résumé
Fluctuations in plasma volume (PV) present potential confounders within the concentration-based markers of the haematological athlete biological passport (ABP). Here, a multi-parametric approach involving a simple blood test is applied to the current ABP adaptive model in an attempt to remove the influence of PV expansion, induced by a cycling stage race. Blood samples were obtained from 29 professional cyclists (14 male, 15 female) before, during and after 4-5 consecutive days of racing. Whole blood was analysed in accordance with the World Anti-Doping Agency ABP guidelines for haemoglobin ([Hb]) concentration and platelets. Serum and plasma were analysed for transferrin, albumin, calcium, creatinine, total protein and low-density lipoprotein. PV variation (Z-scores) was estimated using a multi-parametric model (consisting of the biomarkers mentioned earlier) and compared against calculated variations in PV (measured via CO-rebreathing). Significant reductions in [Hb] and the OFF-score were observed in female cyclists after 3 and 4 days of racing, with accompanying increases in PV, which returned to baseline values 4 days post competition. Similarly, a significant increase in PV was observed in male cyclists after 3 and 5 days of racing. When individual estimations of PV variance were applied to the adaptive model, the upper and lower reference predictions for [Hb] and the OFF-score were refined such that all outliers consistent with racing-induced PV changes were removed. The PV model appears capable of reducing the influence of PV on concentration-dependent markers during competition. This is an important step towards the inclusion of the PV correction in the ABP haematological module.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».