Systematic Review of the Quality and Generalizability of Studies on the Effects of Opioids on Driving and Cognitive/Psychomotor Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,049 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle