The Use and Abuse of Painkillers in International Soccer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is known that in professional men's soccer the consumption of prescription medication is high. PURPOSE: The intake of medication in female and adolescent male soccer players has not yet been investigated. STUDY DESIGN: Descriptive epidemiology study. MATERIAL: Team physicians reported 10,456 uses of medication 72 hours before each match in 2488 soccer players participating in 6 international soccer tournaments. RESULTS: The use of a total of 6577 medical substances was reported, leading to an average intake of 0.63 substances per player per match (under-17s, 0.51; under-20s, 0.51; women, 1.0; P < or = .001 [without contraceptive medication, 0.85; P < .001]). Nonsteroidal anti-inflammatory drugs were the most commonly prescribed type of medication in all tournaments. Women's soccer had the highest percentage of players using nonsteroidal anti-inflammatory drugs per match (under-17s, 17.3%; under-20s, 21.4%; women, 30.7%; P < or = .001). Relatively few players were taking beta(2)-agonists for the treatment of asthma (under-17s, 1.3%; under-20s, 1.3%; women, 4.3%; P < or = .001). CONCLUSION: These findings highlight the existing problem of excessive medication use in international top-level women's and male youth soccer nearly to the same extent as in men's soccer. Further steps need to be taken to understand the rationale underlying the sports physicians' practice and to plan educational programs to avoid the abuse of prescription medication. CLINICAL RELEVANCE: Continued abuse of medication may otherwise not only negatively influence the quality of the game but also the health status of the players.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».