Testosterone suppression in opioid users: A systematic review and meta-analysis
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
BACKGROUND: Whether used for pain management or recreation, opioids have a number of adverse effects including hormonal imbalances. These imbalances have been reported to primarily involve testosterone and affect both males and females to the point of interfering with successful treatment and recovery. We conducted a systematic review and meta-analysis to determine the extent that opioids affect testosterone levels in both men and women, which may be relevant to improved treatment outcomes for opioid dependence and for pain management. METHODS: We searched PubMed, EMBASE, PsycINFO, and CINAHL for relevant articles and included studies that examined testosterone levels in men and women while on opioids. Data collection was completed in duplicate. RESULTS: Seventeen studies with 2769 participants (800 opioid users and 1969 controls) fulfilled the review inclusion criteria; 10 studies were cross-sectional and seven were cohort studies. Results showed a significant difference in mean testosterone level in men with opioid use compared to controls (MD=-164.78; 95% CI: -245.47, -84.08; p<0.0001). Methadone did not affect testosterone differently than other opioids. Testosterone levels in women were not affected by opioids. Generalizability of results was limited due to high heterogeneity among studies and overall low quality of evidence. CONCLUSIONS: Our findings demonstrated that testosterone level is suppressed in men with regular opioid use regardless of opioid type. We found that opioids affect testosterone levels differently in men than women. This suggests that opioids, including methadone, may have different endocrine disruption mechanisms in men and women, which should be considered when treating opioid dependence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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