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Enregistrement W3035910042 · doi:10.1093/arclin/acaa036.23

A-23 Mental Health Outcomes of Elite Athletes Following Sport Related Concussion

2020· article· en· W3035910042 sur OpenAlexaboutno aff
Cliff Hoyle, Martin Mrázik, Dhiren Naidu

Notice bibliographique

RevueArchives of Clinical Neuropsychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionAthletesDepression (economics)AnxietyPhysical therapyMedicineFootballAsymptomaticRepeated measures designPopulationPsychologyPoison controlInjury preventionPsychiatryInternal medicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Investigation of anxiety and depression symptoms at baseline and following sport related concussion in a population of professional and collegiate football players. Method A quasi-experimental prospective longitudinal design was implemented. Participants included 198 Canadian Football League and University of Alberta varsity football players at baseline. Additionally, this study tracked 13 concussed athletes, 12 orthopaedic control athletes, and 15 healthy control athletes over approximately a 2 month period. Statistical analysis included an ANOVA and repeated measures ANOVA to identify differences in mental health at baseline as well as after injury at 3 time points (24-48 hours post injury, asymptomatic, and 1 month post return to play). Results At baseline, players who had a history of 1 or more concussions reported a greater number of anxiety and depression symptoms in comparison to players who did not have a history of concussion (F(2, 197) = 66.75, (p =.000)). At the group level, there were no differences in anxiety and depression symptoms between players who sustained a concussion, orthoepic injury, or no injury across the four time points measured (depression (F(3, 58) = 1.05, (p =.404); anxiety (F(3, 58) = 1.65, (p =.151)). However, individuals who sustained a concussion displayed significant changes in symptoms of anxiety (F(3, 12) = 9.004, (p =.000)) and depression (F(3, 12) = 11.396, (p =.000)) over time. Specifically, concussed players reported an increase in anxiety related symptoms between baseline report and 24-48 hours post injury (p = .042), a decrease between 24-48 hours and 1 month post return to play (p = .002) and a decrease between asymptomatic and 1 month post return to play (p = .036) time points. Additionally, players who sustained a concussion reported a significant increase in depressive symptoms between 24-48 hours post injury and 1 month post return to play (p = .029) and a decrease between asymptomatic and 1 month post return to play (p = .014) time points. This change over time was not found in the orthopaedic injury (depression (F(3, 11) = 2.467, (p =.14); anxiety (F(3, 11) = 2.242, (p =.15)) or healthy control groups (depression; (F(3, 14) = 2.177, (p =.17); anxiety; F(3, 14) = 1.435, (p =.30)). Conclusions Results from this study suggest that a history of concussion impacts baseline self-report of anxiety and depression symptoms. Furthermore, players who sustained a concussion experienced subtle increases in anxiety and depressive symptoms in the short term and not in the long term. Players with who sustained an orthopaedic injury and healthy players did not show these changes in anxiety and depression symptom report. It appears that in this small sample concussion produced unique outcomes related to mental health functioning in the short term.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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