Examination of clinical sleep difficulties in college student-athletes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the rising concern of inadequate sleep, critical analysis is needed for the presence of sleep problems in diverse populations. Research has shown that college athletes may be one such population at risk for sleep disturbances. Poor sleep may lead to physiological, psychological, and cognitive deficits that can impact college athletes academically and athletically. This investigation was performed to examine the relationship of age, sex, and history of concussion on sleep disturbance in college athletes. METHODS: A total of 191 collegiate athletes between the ages of 18-26 from a single academic NCAA institution in the Rocky Mountain region of the USA, consented to participate in the study. Participants completed a demographic questionnaire and the Athlete Sleep Screening Questionnaire (ASSQ). Results were analyzed using SPSS Version 27. RESULTS: Primary results revealed that female athletes reported higher sleep disturbance scores when compared to males (U=3643.0, P=0.016). Self-reported sleep disturbances when traveling for sport were higher for females (X(1) = 23.800, P<0.001). Males were also less likely to report daytime dysfunction when traveling for sport (X(1) =22.988, P<0.001). Sleep disturbance had a significant association with age (X(1) =4.145, P=0.042), with older participants (20+ years of age) reporting greater sleep disturbance. Concussion history did not associate with sleep disturbance in the present study. CONCLUSIONS: Results suggest that sophomore or older female may be at higher risk for sleep disturbances. Clarifying sex-specific sleep health and understanding the role of age and academic class is crucial to enhance and personalize interventions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».