Systematic Review of the Quality and Generalizability of Studies on the Effects of Opioids on Driving and Cognitive/Psychomotor Performance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effect of opioids on driving performance has been much debated. Driving is a complex task requiring integration of psychomotor, cognitive, motor and decision-making skills, visual-spatial abilities, divided attention, and behavioral and emotional control. The objective of this systematic review was to assess the quality of studies and to revisit the concept that patients on stable opioids are safe to drive as it applies to everyday practice. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, PSYCinfo, CENTRAL, TRANSPORT, CINAHL, reference lists of retrieved articles and narrative reviews, for studies on chronic cancer and noncancer pain patients on opioids, tested by driving, driving simulator, or cognitive/psychomotor tests. Methodological quality was assessed with Methodological Index for Nonrandomized Studies, cognitive/psychomotor tests were appraised regarding their sensitivity and validation, and whether confounding variables potentially affecting the study conclusions were recorded. The results were analyzed both quantitatively and qualitatively. RESULTS: We included 35 studies (2044 patients, 1994 controls), 9% of the studies were of poor, 54% of fair, and 37% of high quality; 3 quarters of the studies used high sensitivity cognitive tests. Amount and dose of opioids varied largely in many studies. Mean number of possible but unreported confounders was 2.2 (range, 0 to 4), relating to failure of the studies to mention co-prescriptions with psychotropic effects, pain severity, sleep disorder or daytime somnolence, and/or significant depressive or anxiety-related problems. INTERPRETATION: The commonly held concept that "chronic pain patients on stable opioids are safe to drive" cannot be generalized to all such patients in everyday practice, but may be applicable only to a subset who meet certain criteria.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».