Limitations of Hematological Profiling for Autologous Blood Doping Detection: A Controlled Trial and Diagnostic Accuracy Evaluation of Machine Learning Models
Diese kontrollierte Studie zeigt, dass aktuelle hämatologische Profilierung und maschinelle Lernmodelle daran scheitern, optimiertes autologes Blutdoping bei den obligatorischen Schwellenwerten von 99 % Spezifität zu detektieren, was auf eine schnelle physiologische Kompensation und überlappende Varianz zurückzuführen ist und einen Wechsel hin zum direkten molekularen Nachweis oder zur Verfolgung der absoluten Gesamthemoglobingesammasse erforderlich macht.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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