Implementation of the International Olympic Committee Sport Mental Health Assessment Tool 1: Screening for Mental Health Symptoms in a Canadian Multisport University Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To apply the International Olympic Committee Sport Mental Health Assessment Tool 1 (SMHAT-1) to determine the prevalence of mental health symptoms in a cohort of university student athletes over an academic year. A secondary objective was to explore the internal consistency of the screening tools from the SMHAT-1. DESIGN: Cross-sectional design with 3 repeated measurements over an academic year. SETTING: A large university multisport program. PARTICIPANTS: Five hundred forty-two university-level student athletes from 17 sports. INTERVENTION: N/A. MAIN OUTCOME MEASURES: On 3 occasions, the participants completed the SMHAT-1, which consists of the Athlete Psychological Strain Questionnaire. If an athlete's score was above the threshold (≥17), the athlete completed step 2, consisting of (1) Generalized Anxiety Disorder-7; (2) Patient Health Questionnaire-9; (3) Athlete Sleep Screening Questionnaire; (4) Alcohol Use Disorders Identification Test Consumption; (5) Cutting Down, Annoyance by Criticism, Guilty Feeling, and Eye-openers Adapted to Include Drugs; and (6) Brief Eating Disorder in Athletes Questionnaire. Internal consistency of the SMHAT-1 was also measured. RESULTS: Participants reported mental health symptoms with prevalence of 24% to 40% for distress, 15% to 30% for anxiety, 19% to 26% for depression, 23% to 39% for sleep disturbance, 49% to 55% for alcohol misuse, 5% to 10% for substance use, and 72% to 83% for disordered eating. Female athletes were more likely to suffer psychological strain, depression, and sleep disturbance; male athletes were more likely to report substance use. CONCLUSIONS: The SMHAT-1 was feasible to implement with good internal consistency. University-level athletes suffer from a variety of mental health symptoms underscoring the necessity for team physicians to have the clinical competence to recognize and treat mental health symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».