The Prevalence of Failure-Based Depression Among Elite Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence of diagnosed failure-based depression and self-reported symptoms of depression within a sample of elite swimmers competing for positions on Canadian Olympic and World Championship teams. DESIGN: A cross-sectional design. SETTING: Assessments were conducted after the conclusion of the qualifying swimming trials. PARTICIPANTS: The sample consisted of 50 varsity swimmers (28 men and 22 women) based at 2 Canadian universities who were competing to represent Canada internationally. MAIN OUTCOME MEASURES: Diagnosed depression was assessed using a semistructured interview, and symptoms of depression were also assessed by the Beck Depression Inventory II. Performance was measured by changes in swimming time and athlete ranking. RESULTS: Before competition, 68% of athletes met criteria for a major depressive episode. More female athletes experienced depression than their male peers (P = 0.01). After the competition, 34% of athletes met diagnostic criteria and 26% self-reported mild to moderate symptoms of depression. The prevalence of depression doubled among the elite top 25% of athletes assessed. Within this group, performance failure was significantly associated with depression. CONCLUSIONS: The findings suggest that the prevalence of depression among elite athletes is higher than what has been previously reported in the literature. Being ranked among the very elite athletes is related to an increase in susceptibility to depression, particularly in relation to a failed performance. Given these findings, it is important to consider the mental health of athletes and have appropriate support services in place.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».