MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378673675 · doi:10.1093/sleep/zsad077.0191

0191 SLEEP DIFFICULTIES AND SLEEP DISORDERS IN ADOLESCENT ATHLETES

2023· article· en· W4378673675 sur OpenAlexaff
Jean-François Caron, Geneviève Forest

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPittsburgh Sleep Quality IndexPsychologyAnxietyElite athletesPopulationYoung adultPhysical therapySleep (system call)Competitive athletesInsomniaMedicinePsychiatrySleep qualityDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Recent studies have shown that sleep difficulties are highly prevalent in professional and elite athletes. Unfamiliar sleeping environments when travelling, high training loads, early morning training, competitive anxiety, etc., have been mentioned as contributing factors for sleep disturbances in athletes. In addition to being susceptible to these elements, young athletes also experience changes in sleep during adolescence. However, very little is known about the sleep of this population and whether it differs from that of young adult athletes. This was the aim of the present study. Methods 211 young elite athletes (M=14.9±1.6 years old; 60.4% females) completed online versions of the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Insomnia Severity Index (ISI), and a modified STOP-BANG questionnaire. Summary independent T-tests were computed to compare our results to those of study samples of young adult elite athletes (M=19.6 ± 1.5 years old; 39.47% females) on the PSQI and ISI. Additional analyses were done to investigate differences in subgroups in the young elite athletes using t-tests and chi-squares on all measures. Results There was no difference between adolescents and young adult athletes for the PSQI (t(837)=-1.50, p=.30), and ISI (t(355)=.287, p=.774). Results also showed that, among young athletes, female athletes showed higher PSQI (t(201)= 3.65; p<.001) and ISI scores (t(206)=-2.27, p=.024) than males, suggesting more sleep disturbances. On the other hand, male athletes as well as team sports athletes and contact sport athletes were more at risk for obstructive sleep apneas (χ2(2,N=207)=73.25, p<.001; χ2(2,N=210)=6.08, p=.048; χ2(2,N=210)=14.35, p=.001, respectively). Finally, athletes with ADHD showed higher PSQI (t(203)=4.83; p<.001) and ISI scores (t(209)=2.89, p=.004), and more risk of sleep apnea than athletes without ADHD (χ2 (2, N=207)=73.25, p<.001). Conclusion This study shows that young adolescent athletes have the same level of sleep disturbances as young adult elite athletes. These results are very concerning because they show that from a young age, athletes are experiencing significant sleep difficulties. These findings highlight the importance of promoting early intervention with athletes who become involved at an elite level at a very young age. Support (if any) n/a

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSLEEPMême sujetHigh Altitude and HypoxiaTravaux en français237 207