The mental health of student-athletes: a systematic scoping review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to provide a systematic scoping review of the research focussing on student-athletes’ mental health (MH). More specifically, we aimed to describe and synthesise: (a) the study and sample characteristics of the dual career (DC) and MH research literature, (b) the types of MH outcomes examined in student-athlete populations, (c) comparisons of student-athletes’ MH in relation to other populations of interest, and (d) the variables associated with student-athletes’ MH. Articles were collected from four databases: SPORTDiscus, PsycInfo, Scopus, and PubMed. In total, 159 studies spanning three decades met the inclusion criteria. Most studies were conducted within the North American collegiate context. The majority (62.5%) examined mental ill-health outcomes (e.g. disordered eating, depression, anxiety), 22.6% examined positive mental health outcomes (e.g. subjective well-being, psychological well-being), and 13.8% combined both perspectives. Most studies using non-student-athlete comparison groups found that student-athletes were at a similar or decreased risk for MH problems, although notable exceptions were identified. Finally, 49 distinct variables were associated with student-athletes’ MH. Most variables related to generic or sport-specific factors, with only a limited number of studies examining DC-specific factors. Findings from our scoping review are critically discussed in view of the existing literature.
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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 | 0,024 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 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 ».