Mental health among elite athletes in Norway during a selected period of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the prevalence of mental health problems and satisfaction with life among different groups of elite athletes during a selected period of the COVID-19 pandemic and examine how COVID-19 related consequences were associated with these variables. DESIGN: Cross-sectional data collection during a selected period of the COVID-19 pandemic in Norway. PARTICIPANTS: 378 elite athletes, mean age 26.86 (range 18-59), 159 females and 219 males, divided into Olympic-level and Paralympic-level athletes (n=194) and elite and semielite athletes (n=184). MAIN OUTCOME MEASURES: Hopkins Symptoms Check List - 10; symptoms of anxiety and depression; Bergen Insomnia Scale; Eating Disorder Examination Questionnaire Short; Canadian Problem Gambling Index and Satisfaction with Life Scale. In addition, we included specific COVID-19 questions (eg, financial concern, keeping daily routines, perceived coping and motivation). RESULTS: Symptoms of insomnia (38.3%) and depression (22.3%) were most prevalent within the sample. Symptoms of eating disorders more prevalent among female athletes (8.8% vs 1.4%) while symptoms of gambling problems were higher among male athletes (8.6% vs 1.3%). Olympic and Paralympic athletes reported lower levels of anxiety and depression symptoms than elite and semielite athletes. Financial concerns were associated with an increased risk of mental health problems, while daily routines and perception of coping were associated with less mental health problems and higher satisfaction with life. CONCLUSION: Symptoms of insomnia and depression were the two most common mental health problems reported during this selected phase of the COVID-19 pandemic. Elite and semielite athletes reported financial concerns as a risk factor for mental health problems at a larger degree than Olympic and Paralympic athletes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».