A - 25 Screening for Anxiety and Depression Symptoms using the Post-Concussive Symptom Scale Among Varsity Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Symptoms of anxiety and depression are prevalent among athletes and often overlap with symptoms of a concussion. Clinical screeners of anxiety and depression are infrequently used by athletic teams despite the relationship between affective symptoms and protracted post-concussion recovery. The study objective was to examine associations between individual symptoms on the post-concussive symptom scale (PCSS) and gold standard measures of anxiety and depression. Methods Pre-season baseline data was collected for 296 varsity athletes from York University, Toronto. Participants were between the ages of 17 and 25 (M = 20.01 yrs, SD = 1.69 yrs; 52% male). The PCSS from the SCAT-5 was used to assess baseline symptoms. Generali. Results Moderate to strong correlations were noted between specific items of the PCSS and the GAD-7 and PHQ-9. Feeling anxious (r = 0.55), concentration problems (r = 0.40), irritability (r = 0.39), trouble falling asleep (r = 0.38), fatigue (r = 0.36), and mental fog (r = 0.35) were the highest correlations with the GAD-7 (ps < 0.001). Trouble falling asleep (r = 0.46), fatigue (r = 0.44), concentration problems (r = 0.41), memory problems (r = 0.37), feeling slowed down (r = 0.36), anxious (r = 0.36), and irritability (r = 0.36) were the highest correlations with the PHQ-9 (ps < 0.001). Conclusions These findings allow for better delineation of symptoms of the PCSS that aid in identification of athletes with symptoms of anxiety or depression, who may be at risk for endorsing persistent symptoms following a concussion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».