Resilience, well-being, depression symptoms and concussion levels in equestrian athletes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to conduct the first cross-sectional survey on depression, Resilience, well-being, depression symptoms and concussion levels in equestrian athletes and to assess whether past concussion rates were associated with depression, resilience and well-being. Design/methodology/approach In total, 511 participants from Canada, Republic of Ireland, UK, Australia and USA took part in an international cross-sectional, online survey evaluating concussion history, depression symptoms, resilience and well-being. Findings In total, 27.1% of athletes met clinically relevant symptoms of major depressive disorder. Significant differences were shown in the well-being and resilience scores between countries. Significant relationships were observed between reported history of concussion and both high depression scores and low well-being scores. Practical implications Findings highlight the need for mental health promotion and support in equestrian sport. Social implications Results support previous research suggesting a need for enhanced mental health support for equestrians. There is reason to believe that mental illness could still be present in riders with normal levels of resilience and well-being. Originality/value This study examined an understudied athlete group: equestrian athletes and presents important findings with implications for the physical and mental health of this population.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».