Determining the role of sport coaches in promoting athlete mental health: a narrative review and Delphi approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coaches have the potential to support athlete mental wellness, but many are unsure what to do and concerned they may unintentionally engage in behaviours that negatively impact their athletes. Education has the potential to help coaches engage in primary, secondary and tertiary preventive behaviours related to athlete mental health; however, there exists no empirical or consensus basis for specifying the target behaviours that should be included in such education. OBJECTIVE: The aim of this research was to review extant literature about the role of sport coaches in mental health prevention and promotion, and obtain expert consensus about useful, appropriate and feasible coach behaviours. DESIGN: Modified Delphi methodology with exploration (ie, narrative review) and evaluation phase. DATA SOURCES: Twenty-one articles from PubMed, PsycINFO and ProQuest, and grey literature published by prominent sport organisations. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: All studies were English-language articles that focused on the role of coaches as they relate to (1) culture setting in sport, (2) addressing athlete mental health and (3) providing ongoing support to athletes with mental health concerns. No study design, publication date limits or sport characteristics were applied. RESULTS: The coach's role should include fostering team cultures that support athlete mental health, encouraging care-seeking and supporting athletes currently receiving mental healthcare. SUMMARY/CONCLUSION: The behaviours specified herein have implications for coach education programme development. This study is the first to use a structured Delphi process to develop specific recommendations about the role coaches can play in supporting athlete mental health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».