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Enregistrement W4396656179 · doi:10.31189/2165-7629-13-s2.350

ASSESSMENT OF SLEEP HEALTH IN ELITE FEMALE BASKETBALL PLAYERS DURING INTERNATIONAL COMPETITION: A CASE STUDY

2024· article· en· W4396656179 sur OpenAlexaff
Stephen P. Bird, Jonathan Charest

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Exercise Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballEliteCompetition (biology)PsychologyApplied psychologyPhysical therapyAdvertisingPolitical scienceMedicineBusinessHistoryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION & AIMS Sleep health is recognised as an essential component to optimise overall wellbeing and athletic performance. However, athletes frequently report sleep disturbance prior to and during competition, with nearly a quarter of athletes experiencing moderate to severe sleep problems international travel and subsequent competition. The Athlete Sleep Screening Questionnaire (ASSQ) was developed as a sleep screening tool to detect clinically significant sleep disturbances and daytime dysfunction in athletes. The purpose of this study was to assess sleep health (sleep disturbances, sleep difficulty and daytime dysfunction) via a sleep screening tool in elite female basketball players during international competition. METHODS Participants were 12 elite female basketball players (New Zealand Women’s Senior National Team, Tall Ferns) competing at the 2021 International Basketball Federation Women’s Asia Cup in Amman Jordan. The Athlete Sleep Screening Questionnaire (16 item) was used to assess sleep health and associated factors during the 7-day tournament to determine the impact of international travel. The ASSQ was scored according to previous validated methods to determine chronotype, sleep difficulty score, clinical sleep problem category (none, mild, moderate, or severe), and potential referral to a sleep physician for assessment due to poor sleep health. Categorical variables were summarised with frequency and percent. The study was approved by the University of Southern Queensland Human Research Ethics Committee (H21REA182). RESULTS Clinical sleep problems, as categorised by sleep difficulty score ≥ 8, were reported in 33% of the athletes, with 25% classified as moderate and 8% classified as severe. Fifty percent of the athletes reported sleep disturbance during travel, while 42% reported daytime dysfunction when travelling for competition. According to chronotype classification, 75% of athletes were categorised into evening type, 33% ‘definitely evening’ type sub-category, with 25% categorised into morning type. In total, 42.0% of athletes (5 players) were identified for further assessment. CONCLUSION This study highlights the effective use of the ASSQ as an easy to administer sleep screening tool to determine sleep health in elite female basketball players. The ASSQ provides a method of accurately identifying athletes that would benefit from sleep hygiene education, sleep travel management and subsequent preventative measures related to clinically significant sleep problems. In this case study, a substantial portion of elite female basketball players appear to suffer from suboptimal sleep and would likely benefit from interventions targeting sleep health. This is an important consideration and provides valuable insights into indicators of sleep health in the management of female athlete sleep health and wellbeing during international competition.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations0
Publié2024
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