Hepcidin and Erythroferrone Complement the Athlete Biological Passport in the Detection of Autologous Blood Transfusion
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose We investigated whether hepcidin and erythroferrone (ERFE) could complement the athlete biological passport (ABP) in indirectly detecting a 130-mL packed red blood cells (RBC) autologous blood transfusion. Endurance performance was evaluated. Methods Forty-eight healthy men ( n = 24) and women ( n = 24) participated. Baseline samples were collected weekly followed by randomization to a blood transfusion (BT, n = 24) or control group (CON, n = 24). Only the BT group donated 450 mL whole blood from which 130 mL red blood cell was reinfused 4 wk later. Blood samples were collected 3, 7, 14, 21, and 28 d after donation, and 3, 6, and 24 h and 2, 3, and 6 d after reinfusion. In the CON group samples were collected with the same frequency. Endurance performance was evaluated by a 650-kCal time trial ( n = 13) before and 1 and 6 d after reinfusion. Results A time–treatment effect existed ( P < 0.05) for hepcidin and ERFE. Hepcidin was increased ( P < 0.01) ~110 and 89% 6 and 24 h after reinfusion. Using an individual approach (99% specificity, e.g., allowing 1:100 false-positive), sensitivities, i.e., true positives, of 30% and 61% was found for hepcidin and ERFE, respectively. For the ABP, the most sensitive marker was Off-hr score ([Hb] (g·L −1 ) − 60 × √RET%) ( P < 0.05) with a maximal sensitivity of ~58% and ~9% after donation and reinfusion, respectively. Combining the findings for hepcidin, ERFE, and the ABP yielded a sensitivity across all time-points of 83% after reinfusion in BT. Endurance performance increased 24 h (+6.4%, P < 0.01) and 6 d after reinfusion (+5.8%, P < 0.01). Conclusions Hepcidin and ERFE may serve as biomarkers in an antidoping context after an ergogenic, small-volume blood transfusion.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».