Limitations of Hematological Profiling for Autologous Blood Doping Detection: A Controlled Trial and Diagnostic Accuracy Evaluation of Machine Learning Models
Questo studio controllato dimostra che l'attuale profilazione ematologica e i modelli di apprendimento automatico non riescono a rilevare il doping ematico autologo ottimizzato alle soglie di specificità obbligatorie del 99% a causa della rapida compensazione fisiologica e della sovrapposizione della varianza, rendendo necessaria una transizione verso la rilevazione molecolare diretta o il monitoraggio della massa totale dell'emoglobina assoluta.
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