Limitations of Hematological Profiling for Autologous Blood Doping Detection: A Controlled Trial and Diagnostic Accuracy Evaluation of Machine Learning Models
Cet essai contrôlé démontre que le profilage hématologique actuel et les modèles d'apprentissage automatique échouent à détecter le dopage autologue optimisé aux seuils de spécificité obligatoires de 99 % en raison d'une compensation physiologique rapide et d'un chevauchement de la variance, nécessitant un passage vers la détection moléculaire directe ou le suivi de la masse totale absolue d'hémoglobine.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète
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