Surveillance of athlete mental health symptoms and disorders: a supplement to the International Olympic Committee’s consensus statement on injury and illness surveillance
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, the International Olympic Committee (IOC) published a consensus statement outlining the principles for recording and reporting injury and illness in elite sport. The authors encouraged sport federations to adapt the framework to their sport-specific context. Since this publication, several sports have published extensions to the IOC consensus statement.In response to a paucity of epidemiological data on athlete mental health, the IOC mental health working group adapted the IOC consensus statement on injury and illness surveillance to improve the capturing of athlete mental health data. In addition to the members of the working group, other experts and athlete representatives joined the project team to address gaps in expertise, and to add stakeholder perspective, respectively. Following an in-person meeting, the authors worked remotely, applying the scientific literature on athlete mental health to the IOC injury and illness surveillance framework. A virtual meeting was held to reach consensus on final recommendations.Practical outcomes based on the analysis of the scientific literature are provided with respect to surveillance design, data collection and storage, data analysis and reporting of athlete mental health data. Mental health-specific report forms for athlete and health professional utilisation are included for both longitudinal and event-specific surveillance.Ultimately, this publication should encourage the standardisation of surveillance methodology for mental health symptoms and disorders among athletes, which will improve consistency in study designs, thus facilitating the pooling of data and comparison across studies. The goal is to encourage systematic surveillance of athlete mental health.
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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 | 0,126 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».