Analgesic use in sports—results of a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumption of medication to alleviate pain is widespread in Germany. Around 1.9 million men and women take analgesics every day; some 1.6 million persons are addicted to painkillers. Analgesic use is thought also to be common in sports, even in the absence of pain. The aim of this study was to assess the extent of painkiller use among athletes. METHODS: In line with the PRISMA criteria and the modified PICO(S) criteria, a systematic literature review was registered (Openscienceframework, https://doi. org/10.17605/OSF.IO/VQ94D) and carried out in PubMed and SURF. The publications identified (25 survey studies, 12 analyses of doping control forms, 18 reviews) were evaluated in standardized manner using the Newcastle Ottawa Scale (NOS) and AMSTAR (A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews). RESULTS: Analgesic use is widespread in elite sports. The prevalence varies between 2.8% (professional tennis) and 54.2% (professional soccer). Pain medication is also taken prophylactically in the absence of symptoms in some non-elite competitive sports. In the heterogeneous field of amateur sports the data are sparse and there is no reliable evidence of wide-reaching consumption of painkillers. Among endurance athletes, 2.1% of over 50 000 persons stated that they used analgesics at least once each month in connection with sports. CONCLUSION: Analgesic use has become a problem in many areas of professional/ competitive sports, while the consumption of pain medication apparently remains rare in amateur sports. In view of the increasing harmful use of or even addiction to painkillers in society as a whole, there is a need for better education and, above all, restrictions on advertising.
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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 | 0,016 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».