LIFETIME SEXUAL AND PHYSICAL ABUSE AMONG ELITE ATHLETIC ATHLETES: A CROSS-SECTIONAL STUDY OF PREVALENCE AND CORRELATES WITH ATHLETICS INJURY
Notice bibliographique
Résumé
Background Sexual and physical abuse have been reported from all levels of sports. Associations between abuse victimization and sports injury have not been fully investigated. Objective To examine the lifetime prevalence of sexual and physical abuse in elite athletics athletes and explore associations with prevalence of athletics injuries. Design Cross-sectional study using e-epidemiological survey methods. Setting Swedish male and female youth and adult elite athletics athletes. Participants Athletes ranked in the national top-15 with recorded email addresses (n=507) were invited. 198 (39%) athletes returned complete data. Risk factor assessment Gender, age, sexual orientation, event group, lifetime physical abuse, lifetime sexual abuse (noncontact sexual abuse (indecent exposure), contact sexual abuse without penetration, penetrating sexual abuse) within and outside sports. Main outcome measurements One-year prevalence of injury causing at least three consecutive weeks of full or partial time loss from athletics. Results 27 (14%) athletes reported lifetime exposure to sexual abuse and 36 (18%) athletes to physical abuse. More women than men (P=.005; Cramer's V=0.21) reported lifetime sexual abuse. Non-heterosexual athletes tended to more often be lifetime physical abuse victims than their heterosexual peers (P=.058). 6 (3%) athletes reported having been sexually abused in the athletics setting. The perpetrators of sexual abuse in athletics were both men and women extending from coaches to peers in mid-adolescence; two athletes reported suicidal ideation as a consequence of the abuse. The one-year prevalence of 3-week athletics injuries was higher for physical abuse victims among women (P=.021; Cramer's V=0.23), but not for male victims (P=.90). Sexual abuse was not found to be statistically associated with athletics injury. Conclusions Physical abuse victimization was associated with higher injury prevalence among female athletics athletes. Sexual and physical abuse victims are common in elite athletics and further studies of abuse, abuse victims, and abuse prevention are needed.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».