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Enregistrement W3214478419 · doi:10.52082/jssm.2022.33

Association between Sensation-Seeking Behaviors and Concussion-Related Knowledge, Attitudes, Perceived Norms, and Care-Seeking Behaviors among Collegiate Student-Athletes

2021· article· en· W3214478419 sur OpenAlexaff
Christine E. Callahan, Melissa K. Kossman, Jason P. Mihalik, Stephen W. Marshall, Paula Gildner, Zachary Y. Kerr, Kenneth L. Cameron, Megan N. Houston, Martin Mrázik, Johna K. Register‐Mihalik

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Science and Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAdventure Sports and Sensation Seeking
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Injury Prevention and ControlCombat Casualty Care Research ProgramU.S. Army Medical Research Acquisition ActivityCenters for Disease Control and PreventionNATA Research and Education FoundationNational Collegiate Athletic AssociationNational Institutes of HealthNational Operating Committee on Standards for Athletic EquipmentU.S. Department of Defense
Mots-clésConcussionSensation seekingAthletesAssociation (psychology)MedicineInjury preventionPoison controlClinical psychologyHuman factors and ergonomicsPsychologyPhysical therapyPersonalityMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are limited data connecting personality and behavioral tendencies and traits related to concussion care-seeking/disclosure behaviors and minimal research exists surrounding the relationship between risky behaviors, sensation-seeking, and concussion-related outcomes. This study examined the association between sensation-seeking and a student-athlete's concussion-related knowledge, attitudes, perceived social norms, and concussion care-seeking/disclosure behaviors (intention to disclose concussion symptoms, perceived control over symptom disclosure, self-removal from play due to concussion symptoms, continued play with concussion symptoms, and disclosure of all concussions at the time of injury). The current study utilized a retrospective cohort of collegiate student-athletes at a single National Collegiate Athletic Association Division I institution. Separate multivariable linear regression models estimating mean differences (MD) and 95% Confidence Intervals (CI) estimated the association between sensation-seeking and concussion knowledge, concussion attitudes, and perceived social norms. Separate multivariable binomial regression models estimating adjusted prevalence ratios (PR) and 95%CI estimated the association between sensation-seeking and intention to disclose concussion symptoms, perceived control over symptom disclosure, self-removal from play due to concussion symptoms, continued play with concussion symptoms, and disclosure of all concussions at the time of injury. All models were adjusted for sex, sport participation, and concussion history. Higher sensation-seeking was significantly associated with less favorable concussion attitudes (adjusted MD = -1.93; 95%CI = -3.04,-0.83), less favorable perceived social norms surrounding concussion (adjusted MD = -1.39; 95%CI = -2.06,-0.72), and continuing to play while experiencing concussion symptoms (adjusted PR = 1.50; 95%CI = 1.10, 2.06). Student-athletes with increased sensation-seeking could be at risk for failing to disclose a concussion, decreasing athlete safety and resulting in less optimal care post-injury. Results will inform future theory-based concussion education programs which consider behavioral tendencies and traits as well as sport culture to promote concussion care-seeking/disclosure and individualized interventions based on risky behavior engagement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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