Minds matter: how COVID-19 highlighted a growing need to protect and promote athlete mental health
Notice bibliographique
Résumé
Mental health symptoms are common among professional, Olympic/Paralympic and collegiate athletes, with prevalence rates (15%-35%) equivalent to or exceeding those of non-athletes.1 Mental health symptoms are also common among youth and adolescent athletes, with a prevalence of up to one-third in some samples.2 Recent epidemiological evidence collected during the COVID-19 pandemic suggests increased rates of mental health symptoms among athletes during lockdown.3 In professional football (soccer), the prevalence of anxiety and depression doubled during the COVID-19 emergency period compared with immediately prior in both females (N=600; 18% vs 8% for anxiety) and males (N=1309; 13% vs 6% for depression).4 A significant difference was also found in US professional endurance athletes (N=114; 27% vs 5% for feeling anxious; 22% vs 4% for feeling depressed),5 as well as in the top leagues of Swedish football, ice hockey and handball (N=327), all correlated with COVID-19 pandemic distress.3 In Norway, symptoms of insomnia (38.3%) and depression (22.3%) were common among female and male elite athletes during COVID-19 (n=378).3 Among US high school athletes, the prevalence of moderate to severe depression more than tripled during the COVID-19 emergency period compared with years prior in both female (N=1877; 37% vs 11%) and male athletes (N=1366; 27% vs 6%).6 Increased mental health symptoms among athletes in the aforementioned studies might be linked to a range of pandemic-associated factors.7 Of concern, while athletes who have been able to return to sports participation after the end of the emergency period have shown some improvement in mental health, in many cases their mental health has not fully recovered to prepandemic status.7
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».