Procollagen type III amino‐terminal propeptide and insulin‐like growth factor I as biomarkers of growth hormone administration
Notice bibliographique
Résumé
The acceptance in 2012 by the World Anti-Doping Agency (WADA) of the biomarker test for human growth hormone (hGH) based on procollagen type III amino-terminal propeptide (P-III-NP) and insulin-like growth factor I (IGF-I) was perhaps the first time that such a method has been used for forensic purposes. Developing a biomarker test to anti-doping standards, where the strict liability principle applies, is discussed. An alternative WADA-accepted approach is based on the measurement of different hGH isoforms, a method that suffers from the very short half-life of hGH limiting the detection period. Modification or withdrawal of the immunoassays, on which the biomarker measurements largely depend, has necessitated revalidation of the assays, remeasurement of samples and adjustment of the decision limits above which an athlete will be assumed to have administered hGH. When a liquid chromatography coupled mass spectrometry (LC-MS) method became a reality for the measurement of IGF-I, more consistency of results was assured. Measurement of P-III-NP is still dependent on immunoassays although work is underway to develop an LC-MS method. The promised long-term detection time for the biomarker assay does not appear to have been realised in practice, and this is perhaps partly the result of decision limits being set too high. Nevertheless, more robust assays are needed before a further adjustment of the decision limit is warranted. In the meantime, WADA is considering using P-III-NP and IGF-I as components of a biomarker passport system recording data from an individual athlete, rather than the population. Using this approach, smaller perturbations in the growth hormone (GH) score would mandate an investigation and possible action for hGH administration.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».