A-12 Mental Health Outcomes for CFL Athletes with ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Current research suggests that athletes with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) are at risk for poorer outcomes arising from sport related concussions (SRC). There is limited research related evaluating mental health outcomes in athletes diagnosed with ADHD. The purpose of the study is to evaluate mental health outcomes among Canadian Football League (CFL) athletes with (ADHD) and to measure outcomes based upon a history of concussion. Methods: Professional football players from the CFL (n = 784) were administered a baseline mental health measure, the Health-Related Quality of Life (HRQL), as a component of pre-season evaluations as part of a larger cohort study (Active Rehabilitation). Diagnosis of ADHD was the independent variable and HRQL index scores measuring physical functioning, depression, cognitive functioning, were dependent variables. A second analysis compared ADHD athletes with no history of concussion to those with a history of concussion on the HRQL indexes. Results: Participants diagnosed with ADHD (n = 80) had statistically significant differences on the Physical Functioning (t(782) = −3.359, p < 0.001), Depression ((t(782) = −2.820, p = 0.002) and Cognitive (t(782) = −3.570, p < 0.001) domains of the HRQL, compared to athletes without ADHD. Among the athletes who are diagnosed with ADHD, no mental health differences were found between those who have at least one concussion and those who do not. Conclusions: This study did not find a significant effect of concussion on mental health outcomes in participants with ADHD. However, athletes with ADHD present with higher mental health symptoms which may merit closer monitoring.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».