Levels of mental distress in a national sample of Canadian university student athletes
Notice bibliographique
Résumé
Mental health concerns for post-secondary students in Canada are well documented. Less well known is the mental health status of student-athletes. A recent study revealed that student athletes in the United States had lower levels of anxiety and depression than their non-athlete counterparts (Davoren & Hwang, 2014). However, there are significant differences between American and Canadian university sport systems that would limit any generalizations from these results. The current study was designed to ascertain the prevalence of mental distress in Canadian university sport participants. A nation-wide sample of 305 university student athletes (188 female; 117 male) complete the K6, a brief scale for screening of general psychological distress (Kessler et al., 2002). The sample was heterogeneous with respect to sport, region and timing of competitive season. The results showed that student athletes report relatively high levels of mental distress. The average score on the scale for the current sample was 14.3 (out of 24), whereas a comparable national average for the same age range is 4.3 (Cairney et al., 2007); 59% of the sample indicated a score above the optimal cut off for assessing prevalence of severe mental illness. There were no differences by gender or other demographic variables, however, it was found that individuals with a history of concussion showed significantly lower levels of mental distress than those without (t (270) = -1.99, p < .05, d = 0.23). It should be noted that the K6, although valid, is a screening tool, not a diagnostic tool.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».