Opioid Use in Athletes: A Systematic Review
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
CONTEXT: The opioid epidemic has been well-documented in the general population, but the literature pertaining to opioid use and misuse in the athletic population remains limited. OBJECTIVES: The objectives of this study were to seek answers to the following questions: (1) what are the rates of opioid use and misuse among athletes, (2) do these rates differ compared with the nonathletic population, and (3) are there specific subgroups of the athletic population (eg, based on sport, level of play) who may be at higher risk? DATA SOURCES: The Embase, MEDLINE, and PubMed were used for the literature search. STUDY SELECTION: Records were screened in duplicate for studies reporting rates of opioid use among athletes. All study designs were included. STUDY DESIGN: Systematic review. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. DATA EXTRACTION: Data regarding rates of opioid use, medication types, prescription patterns, and predictors of future opioid use were collected. Study quality was assessed using the Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) criteria for clinical studies and 5 key domains previously identified for survey studies. RESULTS: A total of 11 studies were eligible for inclusion (N = 226,256 athletes). Studies included survey studies and retrospective observational designs. Opioid use among professional athletes at any given time, as reported in 2 different studies, ranged from 4.4% to 4.7%, while opioid use over a National Football League career was 52%. High school athletes had lifetime opioid use rates of 28% to 46%. Risk factors associated with opioid use included Caucasian race, contact sports (hockey, football, wrestling), postretirement unemployment, and undiagnosed concussion. Use of opioids while playing predicted use of opioids in retirement. CONCLUSION: Overall, opioid use is prevalent among athletes, and use during a playing career predicts postretirement use. This issue exists even at the high school level, with similar rates to professional athletes. Further higher quality observational studies are needed to better define patterns of opioid use in athletes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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