Influence of Mild Traumatic Brain Injury History and Mental Health Status on Alcohol and Cannabis Use in University Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the relationship between mild traumatic brain injury (mTBI) history, mental health, and sex with single and polysubstance use in university athletes. DESIGN: Observational study. SETTING: University in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Participants were identified from a dataset of 416 university athletes ages 18 to 21. Participants were classified based on their substance use habits and, 153 met criteria for the nonsubstance group, 195 for the alcohol use (AU) only group, and 64 polysubstance use group [ie, a combined substance use (AU+) group]. INDEPENDENT VARIABLES: Athletes received baseline assessments and completed self-reported questions regarding alcohol, cannabis, or other recreational substance use, the Patient Health Questionnaire-9, self-reported mTBI history, and self-reported anxiety, and/or panic disorder endorsement information. MAIN OUTCOME MEASURES: Comparison of mTBI history and mental health status between individuals in the alcohol only or polysubstance use group. RESULTS: Mild traumatic brain injury history was a significant predictor of AU ( P < 0.001) and AU+ ( P < 0.001). Anxiety endorsement was also a significant predictor of polysubstance use ( P < 0.001) and there was a small but nonsignificant association of polysubstance use in men ( P = 0.057). CONCLUSIONS: University athletes who experience mTBI are more likely to engage in single or polysubstance use and athletes who experience anxiety are more likely to engage in polysubstance use. Consideration of mTBI history and mental health may inform clinical concussion management for identifying potential high-risk behavior such as polysubstance use in university athletes and tailoring intervention strategies (eg, incorporating education about substance use).
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».