Comparing immunoassay and mass spectrometry techniques for salivary sex hormone analysis
Notice bibliographique
Résumé
From a confluence of events, our team acquired salivary sex hormone data from two different assays; namely, enzyme-linked immunosorbent immunoassay (ELISA; Salimetrics) and liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). As previous research has often discussed inter-assay differences but lacked direct comparative data for these specific hormones in saliva, this paper compared both techniques on their ability to accurately quantify concentrations of estradiol, progesterone, and testosterone in healthy young adults (72 combined oral contraceptive [COC] users, 99 naturally cycling [NC] women in the early follicular and pre-ovulatory phases, and 47 men). Using multivariate and computational approaches, our results converged and showed poor performance of ELISA for measuring salivary sex hormones, with estradiol and progesterone being much less valid than testosterone. Despite its challenges with quantification, LC-MS/MS was found to be superior. Our study underscores the importance of methodological rigor in sex steroid hormone assay techniques, highlighting LC-MS/MS as a more reliable option compared to ELISA for salivary sex hormone quantification in healthy adults. These findings contribute to the ongoing dialogue in the field concerning the validity and reproducibility of scientific discoveries. Indeed, accurate measurement is crucial for generating reliable findings regarding the intricate relationships between hormones, brain, behavior, and mental health. • We assessed ELISA and LC-MS/MS performance for measuring salivary sex hormones. • The between-methods relationship was strong for salivary testosterone only. • LC-MS/MS showed expected differences in estradiol and testosterone in women. • Machine-learning classification models revealed better results with LC-MS/MS. • LC-MS/MS promises to improve validity of sex steroid profiling of healthy adults.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».