What did we learn about elite student-athlete mental health systems from the COVID-19 pandemic?
Notice bibliographique
Résumé
Elite student-athletes (SAs) in higher education (HE) have distinct mental health (MH) risks. The COVID-19 pandemic put pressure on systems and increased elite SA vulnerability to adverse MH outcomes. The aim of this study was to explore the provision and management of MH in elite HE sports settings during the time of COVID-19 pandemic stress. The secondary aim was to identify lessons and opportunities to enhance future mental healthcare systems and services for elite SAs. A qualitative study design was used to investigate the views of three groups (athletic directors, coaches and sport healthcare providers). Ten key leaders were purposively recruited from HE institutions in Canada, the USA and the United Kingdom. They represented various universities from the National College Athletic Association, U SPORTS Canada and British Universities and Colleges Sport. Semistructured interviews were conducted, recorded, transcribed and thematically analysed. Five key themes were identified: (1) The pandemic disruption had salient impacts on motivation and how elite SAs engaged with sport (2) when student sport systems are under pressure, support staff perceive a change in duties and experience their own MH challenges, (3) the pandemic increased awareness about MH care provision and exposed systemic challenges, (4) digital transformation in MH is complex and has additional challenges for SAs and (5) there were some positive outcomes of the pandemic, lessons learnt and a resulting motivation for systems change. Participants highlighted future opportunities for MH provision in elite university sport settings. Four recommendations were generated from the results.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,019 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».