Lifetime history of sexual and physical abuse among competitive athletics (track and field) athletes: cross sectional study of associations with sports and non-sports injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine associations between lifetime sexual and physical abuse, and the likelihood of injury within and outside sport in athletes involved in competitive athletics. METHODS: A cross sectional study was performed among the top 10 Swedish athletics athletes using 1 year prevalence of sports and non-sports injuries as the primary outcome measure. Associations with sociodemographic characteristics, lifetime abuse history and training load were investigated. Data were analysed using simple and multiple logistic regression models. RESULTS: 11% of 197 participating athletes reported lifetime sexual abuse; there was a higher proportion of women (16.2%) than men (4.3%) (P=0.005). 18% reported lifetime physical abuse; there was a higher proportion of men (22.8%) than women (14.3%) (P=0.050). For women, lifetime sexual abuse was associated with an increased likelihood of a non-sports injury (OR 8.78, CI 2.76 to 27.93; P<0.001). Among men, increased likelihood of a non-sports injury was associated with more frequent use of alcoholic beverages (OR 6.47, CI 1.49 to 28.07; P=0.013), while commencing athletics training at >13 years of age was associated with a lower likelihood of non-sports injury (OR 0.09, CI 0.01 to 0.81; P=0.032). Lifetime physical abuse was associated with a higher likelihood of sports injury in women (OR 12.37, CI 1.52 to 100.37; P=0.019). Among men, athletes with each parents with ≤12 years formal education had a lower likelihood of sustaining an injury during their sports practice (OR 0.37, CI 0.14 to 0.96; P=0.040). CONCLUSIONS: Lifetime sexual and physical abuse were associated with an increased likelihood of injury among female athletes. Emotional factors should be included in the comprehension of injuries sustained by athletes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».