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Enregistrement W2121855288 · doi:10.1210/er.2009-0009

The Effects of Opioids and Opioid Analogs on Animal and Human Endocrine Systems

2009· review· en· W2121855288 sur OpenAlexaff
Cassidy Vuong, Stan Van Uum, Laura E. O’Dell, Kabirullah Lutfy, Theodore C. Friedman

Notice bibliographique

RevueEndocrine Reviews · 2009
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuropeptides and Animal Physiology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Research ResourcesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineOpioidEndocrine systemOpioid peptideProlactinEndocrinologyTestosterone (patch)VasopressinInternal medicineHormonePharmacologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid abuse has increased in the last decade, primarily as a result of increased access to prescription opioids. Physicians are also increasingly administering opioid analgesics for noncancer chronic pain. Thus, knowledge of the long-term consequences of opioid use/abuse has important implications for fully evaluating the clinical usefulness of opioid medications. Many studies have examined the effect of opioids on the endocrine system; however, a systematic review of the endocrine actions of opioids in both humans and animals has, to our knowledge, not been published since 1984. Thus, we reviewed the literature on the effect of opioids on the endocrine system. We included both acute and chronic effects of opioids, with the majority of the studies done on the acute effects although chronic effects are more physiologically relevant. In humans and laboratory animals, opioids generally increase GH and prolactin and decrease LH, testosterone, estradiol, and oxytocin. In humans, opioids increase TSH, whereas in rodents, TSH is decreased. In both rodents and humans, the reports of effects of opioids on arginine vasopressin and ACTH are conflicting. Opioids act preferentially at different receptor sites leading to stimulatory or inhibitory effects on hormone release. Increasing opioid abuse primarily leads to hypogonadism but may also affect the secretion of other pituitary hormones. The potential consequences of hypogonadism include decreased libido and erectile dysfunction in men, oligomenorrhea or amenorrhea in women, and bone loss or infertility in both sexes. Opioids may increase or decrease food intake, depending on the type of opioid and the duration of action. Additionally, opioids may act through the sympathetic nervous system to cause hyperglycemia and impaired insulin secretion. In this review, recent information regarding endocrine disorders among opioid abusers is presented.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations565
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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