Impact of COVID-19 and the postponement of the Tokyo 2020 Paralympic Games on Paralympic athletes and staff: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aimed to investigate the impact of the postponement of the Tokyo 2020 Paralympic Games on expected participants’ careers, COVID-19 history and mental health using an e-survey. Thirty-nine participants (median age 37 years; 16 females) from five countries responded between July 20 th and September 28 th , 2021, of which 37 completed the survey, including 20 athletes and 11 coaches. All but two participants planned to attend the rescheduled Games in 2021 (95%). Ninety percent (35/39) had previously tested at least once for COVID-19, with six testing positive. While three had no symptoms, all six were moderately impacted. Scores (median; lower and upper quartiles; questionnaire) for depression (2; 0.75-4; PHQ-9) and anxiety (2; 0-5.25; GAD-7) were low. Scores for post-traumatic stress disorder (PTSD) (3.5; 1-11; IES-R) were also low, but four participants reported high scores indicative of clinical concern for PTSD. There was low emotional distress caused by postponement of the Games (2; 1-4.5), and moderately low fear of catching COVID-19 (3; 2-5.5) on 10-point (0 = none, 10 = extreme) rating scales. While overall this population appears relatively resilient, the postponement of the Games came at a cost for some athletes and coaches, specifically with regards to experiencing symptoms of PTSD.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».