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Enregistrement W4391400654 · doi:10.1002/dta.3645

Yearly intrasubject variability of hematological biomarkers in elite athletes for the Athlete Biological Passport

2024· article· en· W4391400654 sur OpenAlexafffund
Bastien Krumm, Carsten Lundby, Joar Hansen, Jacob Bejder, Henrik Sørensen, Tristan Equey, Jonas Saugy, Francesco Botrè, Raphaël Faiss

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésAthletesElite athletesMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Confounding factors including exercise and environments challenge the interpretation of individual Athlete Biological Passports (ABPs). This study aimed to investigate the natural variability of hematological ABP parameters over 1 year in elite athletes compared with healthy control subjects and the validity of a multiparametric model estimating plasma volume (PV) shifts to correct individual ABP thresholds. Blood samples were collected monthly with full blood counts performed by flow cytometry (Sysmex XN analyzers) in 20 elite xc-skiers (ELITE) and 20 moderately trained controls. Individual ABP profiles were generated through Anti-Doping Administration & Management System Training, a standalone version of the ABP's adaptive model developed by the World Anti-Doping Agency. Additionally, eight serum parameters were computed as volume-sensitive biomarkers to run a multiparametric model to estimate PV. Variability in ELITE compared with controls was significantly higher for the Abnormal Blood Profile Scores (P = 0.003). Among 12 Atypical Passport Findings (ATPF) initially reported, six could be removed after correction of PV shifts with the multiparametric modeling. However, several ATPF were additionally generated (n = 19). Our study outlines a larger intraindividual variability in elite athletes, likely explained by more frequent exposure to extrinsic factors altering hematological biomarkers. PV correction for individual ABP thresholds allowed to explain most of the atypical findings while generating multiple new ATPF occurrences in the elite population. Overall, accounting for PV shifts in elite athletes was shown to be paramount in this study outlining the opportunity to consider PV variations with novel approaches when interpreting individual ABP profiles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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