Can Preinjury Adversity Affect Postinjury Responses? A 5-Year Prospective, Multi-Study Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Informed by and drawing on both the integrated model of response to sport injury (Wiese-Bjornstal, Smith, Shaffer, & Morrey, 1998) and the biopsychosocial model of challenge and threat states (Blascovich, 2008), this multi-study paper examined whether preinjury adversity affected postinjury responses over a five-year time period. Study 1 employed a prospective, repeated-measures methodological design. Non-injured participants (N=846) from multiple-sites and sports completed a measure of adversity (Petrie, 1992); 143 subsequently became injured and completed a measure of coping (Carver, Scheier, & Weintraub, 1989) and psychological responses (Evans, Hardy, Mitchell, & Rees, 2008) at injury onset, rehabilitation, and return to sport. MANOVAs identified significant differences between groups categorized as low, moderate, and high preinjury adversity at each time phase. Specifically, in contrast to low or high preinjury adversity groups, injured athletes with moderate preinjury adversity experienced less negative psychological responses and used more problem-and emotion-focused coping strategies. Study 2 aimed to provide an in-depth understanding of why groups differed in their responses over time, and how preinjury adversity affected these responses. A purposeful sample of injured athletes from each of the three groups were identified and interviewed (N=18). Using thematic analysis, nine themes were identified that illustrated that injured athletes with moderate preinjury adversity responded more positively to injury over time in comparison to other groups. Those with high preinjury adversities were excessively overwhelmed to the point that they were unable to cope with injury, while those with low preinjury adversities had not developed the coping abilities and resources needed to cope postinjury. Practical implications and future research directions are discussed.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».