Mental health considerations for athlete removal from play and return to play planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Introduction: Athletes experience the same mental health disorders as the general population. When mental health symptoms or disorders are experienced more acutely, there may be occasions when the treating team needs to decide if it is in the best interest of the athlete to be removed from the sport environment for treatment and recovery. If an athlete has been away from the sport environment due to mental health symptoms or disorders, the treating team should be deliberate and collaborative in guiding their return. Removal-from-play (RFP) and return-to-play (RTP) decisions involving an athlete who has experienced mental health challenges can be complex. Methods: The literature around athlete mental health was reviewed to explore contributing and mitigating factors to mental health challenges in this population. General psychiatric recovery trajectories for selected mental illnesses were reviewed to inform RTP planning through and beyond illness episodes. The literature related to RFP and RTP for athletes in terms of specific physical factors (concussion and musculoskeletal injury) and mental health factors (specifically, depression, anxiety, and eating disorders) was also reviewed. Results: A scoping overview of athlete- and sport-specific factors yielded a framework that can be used to guide athlete support, RFP and RTP planning through and beyond mental health-related sport interruption. Conclusion: When mental health symptoms and disorders are present, decisions guiding RFP and RTP should be guided by clinical assessment of safety, stability and function. Due to the complex nature of mental disorders and the interaction of sport elements, it is recommended that sports psychiatrists are involved in the assessment and management process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle