Multicentre evaluation of anxiety and mood among collegiate student athletes with concussion
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Mental health problems are a premorbid and postinjury concern among college student athletes. Clinical phenotypes of anxiety and mood disruption are prevalent following mild traumatic brain injury, including concussion, a common sports injury. This work examined whether concussed student athletes with a history of mental health problems and higher symptoms of anxiety and mood disruption at baseline were more likely to have higher postinjury reports of mood and anxiety as well as prolonged resolution of postconcussive symptoms to near-baseline measures. Methods: This was a retrospective cohort study of a multi-institutional database of standardised baseline and postinjury assessments among college student athletes. Anxiety/mood evaluation data among varsity college athletes from four institutions over 1 year were measured and compared at baseline and postconcussion recovery using descriptive statistics and multilevel/mixed-effects analysis. Results: Data from 2248 student athletes were analysed, with 40.6% reporting at least one symptom of anxiety and/or mood disruption at baseline. Of the 150 distinct concussions, 94.7% reported symptoms of anxiety/mood disruption during recovery (recovery time=0-96 days). Higher anxiety/mood scores at baseline were significantly associated with higher scores following concussion (p<0.001). Recovery trajectories of anxiety/mood scores showed different patterns by sex and prolonged recovery. Conclusion: among college student athletes. These students are at higher risk for symptomatology following injury, representing a screening cohort that may benefit from early counselling. Almost all student athletes will experience symptoms of anxiety and/or mood disruption following concussion.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».