SARMs, Metabolic Modulators and Growth Hormone Secretagogues in Suspected Illegal Medicines, Bought as Sport Performance Enhancers: A Retro‐ and Prospective Study Within the GEON
Notice bibliographique
Résumé
Although the abuse of muscle-building compounds in elite sports is already known for a long time, these products have become more popular in recreational sport over the past years. Although anabolic steroids are still the most popular ones in this context, the use of other molecules with anabolic properties is on the rise. Three categories of such products are the selective androgen receptor modulators (SARMs), the metabolic modulators and the growth hormone secretagogues (GHS). Based on this trend and the outcomes of a previous market surveillance study in the domain of illegal products (MSSIP), the Falsified Medicines Working Group of the General European Official Medicines Control Laboratories (OMCL) Network (GEON) decided to conduct an MSSIP with focus on SARMs, metabolic modulators and GHS over a period of 5 years. In total 324 samples and 354 results, reported by 14 laboratories in 13 countries, members of the GEON, were taken into account, for which the majority of the samples originated from illegal distribution. Sixty-five percent of the seized products were represented as medicine, though 24% as dietary supplements, which is of concern because here the (recreational) sporter is not aware he is taking an (unapproved) pharmaceutical. Eighteen different molecules, within the scope of the study, were reported with as top 5: ibutamoren, ligandrol, ostarine, cardarine and andarine. From the limited quantitative data reported, it can be assumed that the majority of the samples contain active doses and some are even overdosed, so health risks for the consumers cannot be neglected.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».