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Enregistrement W3153605931 · doi:10.1136/bjsports-2020-103512

A novel approach to improve detection of glucocorticoid doping in sport with new guidance for physicians prescribing for athletes

2021· review· en· W3153605931 sur OpenAlexaff
Rosa Ventura, Peter T. Daley‐Yates, Irene Mazzoni, Katia Collomp, Martial Saugy, Frank Buttgereit, Olivier Rabin, Mark Stuart

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineHarmGlucocorticoidPerformance enhancementAdverse effectAgency (philosophy)Intensive care medicinePhysical therapyPharmacologyPsychologyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The systemic effect of glucocorticoids (GCs) following injectable routes of administration presents a potential risk to both improving performance and causing harm to health in athletes. This review evaluates the current GC antidoping regulations defined by the World Anti-Doping Agency and presents a novel approach for defining permitted and prohibited use of glucocorticoids in sport based on the pharmacological potential for performance enhancement (PE) and risk of adverse effects on health. Known performance-enhancing doses of glucocorticoids are expressed in terms of cortisol-equivalent doses and thereby the dose associated with a high potential for PE for any GC and route of administration can be derived. Consequently, revised and substance-specific laboratory reporting values are presented to better distinguish between prohibited and permitted use in sport. In addition, washout periods are presented to enable clinicians to prescribe glucocorticoids safely and to avoid the risk of athletes testing positive for a doping test.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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