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Enregistrement W4402555122 · doi:10.1002/dta.3799

Evaluation of Minimum Reporting Limits to Determine In‐Competition Use of Stimulants

2024· article· en· W4402555122 sur OpenAlexfundno aff
Vinod S. Nair, Fatjon A. Hanelli, Chad Moore, Jenna M. Goodrum, Geoffrey D. Miller, Andre K. Crouch, Daniel Eichner

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Anti-Doping Agency
Mots-clésDoseUrineUrinary systemMedicinePharmacologyDrugAnalyteToxicologyChemistryInternal medicineChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The applicability of urinary minimum reporting limits (MRLs) to determine in-competition use of prohibited substances is an evolving topic. Most stimulants are subject to a universal MRL, despite the wide range of commercially available dosages for commonly used stimulants. Further, it is unknown whether the urinary MRL is reflective of a pharmacological dose ingested after the start of the in-competition period. To evaluate whether urinary MRLs can distinguish between in-competition and out-of-competition use, a controlled administration study was performed with three commonly used stimulants-amphetamine, methylphenidate, and modafinil at relatively low but therapeutically relevant dosages. Four to six volunteers were administered a particular drug once per day for five consecutive days. Urine, serum, dried blood spots (DBS), and oral fluid (OF) were collected during the active administration period and for 48 h after cessation of use. For all participants, urinary concentrations for all target analytes exceeded the MRL even 48 h after cessation of use. In serum and DBS, most volunteers showed detectable amounts at 48 h post use. Peak concentrations were variable between target compounds even with similar administered dosages. Further, there was a reproducible difference between serum and DBS concentrations. Interpretation of results from OF measurements was challenging due to the inability to normalize for hydration status and OF viscosity. Analyte concentrations decreased steadily over the washout period but did not correlate across matrices for all target analytes. The study reiterates the challenges associated with determining in-competition use by relying on urinary concentrations.

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)0,232
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,251
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2320,251
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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