Screening for Anxiety and Depression Symptoms Using Concussion Symptom Scales Among Varsity Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined associations between Sport Concussion Assessment Tool-5 (SCAT-5) symptom reporting and gold-standard measures of anxiety and depression, and explored the utility SCAT-5 symptom subscales to identify anxiety and depression symptomology. DESIGN: Prospective cross-sectional study. SETTING: York University in Toronto, Canada. PARTICIPANTS: Preseason data were collected for varsity athletes (N = 296) aged between 17 and 25 years ( M = 20.01 years, SD = 1.69 years; 52% male). MAIN OUTCOME MEASURES: The SCAT-5 symptom evaluation scale was used to assess baseline symptoms. The Generalized Anxiety Disorder Index-7 (GAD-7) and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) were used to assess symptoms of anxiety and depression, respectively. RESULTS: Endorsement of SCAT-5 symptoms of feeling anxious, sadness, irritability, and feeling more emotional had the strongest correlations with the GAD-7 ( r' s > 0.400; P' s < 0.001). Sadness, trouble falling asleep, concentration problems, feeling slowed down, anxious, irritability, mental fog, fatigue, and memory problems had the highest correlations with the PHQ-9 ( r' s >0 .400; P' s < 0.001). The Emotional subscale from the SCAT-5 predicted mild to severe anxiety on the GAD-7 ( P < 0.001). The Sleep, Cognitive, and Emotional subscales predicted mild to severe depression on the PHQ-9 ( P' s < 0.05). CONCLUSIONS: These findings provide better delineation of symptoms endorsed on the SCAT-5 symptoms that aid in identification of athletes with symptoms of anxiety or depression who may be at risk for developing a clinical disorder or experiencing persistent symptoms after a 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».