No pain, just gain: Painless, easy, and fast dried blood spot collection from fingertip and upper arm in doping control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine and compare the perception, painfulness, and usability of the minimally invasive dried blood spot (DBS) collections from fingertip versus upper arm from different athlete populations: males and females representing sports dependent on hand/arm, sports less dependent on hand/arm and para-athletes. To accomplish this, 108 national level athletes from Denmark were recruited (♀ = 49, ♂ = 59, 25 ± 6 years; mean ± SD) and 11 Doping Control Officers (DCOs) collected manual fingerprick DBS (HemaSpot HF) and automated upper-arm DBS (Tasso-M20) from each athlete. Athletes and DCOs responded to questionnaires regarding the perception of sample collection procedures. On a 0-10 scale, the athletes reported a low pain score and a very good general experience for both sampling sites, but following upper-arm DBS collection, the associated pain was rated lower (-0.4 ± 1.6, p < 0.05), and the general experience rated better (+0.6 ± 2.3, p ≤ 0.001) than after the fingerprick DBS collection. The DCOs rated the general experience with the upper-arm DBS collection better (+1.6 ± 1.1, p ≤ 0.01) than the fingerprick DBS collection, partly because problems occurred more frequently during the DBS collection from the fingertip (28%) than from the upper arm (6%). In conclusion, it appears that DBS sampling is affiliated with minimal sensation of pain and is preferred by both DCOs and athletes, independent of gender and discipline, over conventional sample collection methods. Collection of DBS from the upper arm was preferred over fingerprick by both athletes and DCOs.
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.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle