Determinants of anxiety in elite athletes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To identify and quantify determinants of anxiety symptoms and disorders experienced by elite athletes. Design Systematic review and meta-analysis. Data sources Five online databases (PubMed, SportDiscus, PsycINFO, Scopus and Cochrane) were searched up to November 2018 to identify eligible citations. Eligibility criteria for selecting studies Articles were included if they were published in English, were quantitative studies and measured a symptom-level anxiety outcome in competing or retired athletes at the professional (including professional youth), Olympic or collegiate/university levels. Results and summary We screened 1163 articles; 61 studies were included in the systematic review and 27 of them were suitable for meta-analysis. Overall risk of bias for included studies was low. Athletes and non-athletes had no differences in anxiety profiles (d=−0.11, p=0.28). Pooled effect sizes, demonstrating moderate effects, were identified for (1) career dissatisfaction (d=0.45; higher anxiety in dissatisfied athletes), (2) gender (d=0.38; higher anxiety in female athletes), (3) age (d=−0.34; higher anxiety for younger athletes) and (4) musculoskeletal injury (d=0.31; higher anxiety for injured athletes). A small pooled effect was found for recent adverse life events (d=0.26)—higher anxiety in athletes who had experienced one or more recent adverse life events. Conclusion Determinants of anxiety in elite populations broadly reflect those experienced by the general population. Clinicians should be aware of these general and athlete-specific determinants of anxiety among elite athletes.
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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 | 0,019 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».