The Comparative Mental Health Responses Between Post-Musculoskeletal Injury and Post-Concussive Injury Among Collegiate Athletes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The average annual national estimate of injuries sustained by collegiate athletes is 210,674, which encompasses both those of a musculoskeletal and a concussive nature. Although athletic injuries are sustained through physical means and produce physical symptoms, sports-related injuries may be a stressor among athletes that is related to mental health. PURPOSE: The purpose of this systematic review is to summarize existing literature describing mental health responses in collegiate athletes with a concussion compared to those with a musculoskeletal injury. STUDY DESIGN: Systematic Review. METHODS: Systematic searches of PubMed, CINAHL, Scopus, ProQuest, and SportDiscus were completed. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were utilized. Methodological quality was assessed using the Joanna Briggs Institute (JBI) Critical Appraisal Tool. Data extracted from the included articles included the study design, number of participants, type of injury, sex, age, sport participation, outcome measures, and time to return to play. RESULTS: A total of six articles were included. Peak depressive symptoms in athletes who sustain a concussion or musculoskeletal injury occur within one-week post-injury. No significant differences between the concussive and musculoskeletal groups anxiety scores were found at baseline or at each follow-up session. Athletes from both groups were found to be returning to their respective sports with anxiety scores representative of clinical anxiety. CONCLUSION: Similar trends in depressive and anxiety symptoms at various time points post-injury were observed in athletes with both musculoskeletal and concussive injuries. This study identified that athletes were returning to play before their psychological symptoms had returned to their baseline. LEVEL OF EVIDENCE: 2a.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».