Evaluation of longitudinal <sup>13</sup>C isotope ratio mass spectrometric data in antidoping analysis
Notice bibliographique
Résumé
The detection of testosterone and its precursors' abuse in antidoping sports analysis is based on the longitudinal evaluation of markers of the urinary endogenous steroid profile. A Bayesian statistical approach is applied, allowing the establishment of credible intervals of the selected parameters for every athlete. Samples showing values outside the acceptable boundaries are selected for additional confirmation by isotope ratio mass spectrometric (IRMS) analysis. The alterations of the IRMS values last longer than the alterations of the steroid profile. Then the application of IRMS to a larger number of samples, at a screening level, would presumably allow detection of additional positive cases. The steroid profile and IRMS data can be treated using the same Bayesian inference procedure. In nonsports population, we have demonstrated the stability of IRMS data. In this work, we studied the variability of these data in real conditions, in samples collected on athletes subjected to antidoping analyses over the years. The data obtained confirmed previous observations and the applicability of the proposed approach. The results of cases where confounding factors of the steroid profile were reported are discussed, showing that in most of the cases no significant changes are observed over the absolute delta values. Changes in diet may significantly change the absolute delta values but not the ones relative to endogenous reference compounds. Finally, a case that could have been evaluated as normal with the current approach without a thorough review of the data was detected as positive by the proposed approach, demonstrating the benefit of its application.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,015 |
| 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 ».