Hydration Status and Self-Esteem as Predictors of Athlete Burnout: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to explore the relationship between athlete burnout, hydration status, and self-esteem. It hypothesizes that both hydration status and self-esteem significantly predict athlete burnout. Methods and Materials: The study employed a cross-sectional design involving 230 athletes from various sports clubs and institutions. Participants were actively engaged in competitive sports for at least one year, aged between 18 and 35 years, and free from chronic health conditions. Athlete burnout was measured using the Athlete Burnout Questionnaire (ABQ), hydration status was assessed using the Urine Specific Gravity (USG) test, and self-esteem was evaluated using the Rosenberg Self-Esteem Scale (RSES). Data analysis involved Pearson correlation coefficients to assess relationships and multiple linear regression to evaluate predictive values. Results: Descriptive statistics indicated a mean score for athlete burnout of 3.10 (SD = 0.65), a mean USG for hydration status of 1.025 (SD = 0.004), and a mean score for self-esteem of 21.85 (SD = 4.72). Correlation analysis showed a positive correlation between athlete burnout and hydration status (r = 0.32, p < .001), a negative correlation between athlete burnout and self-esteem (r = -0.45, p < .001), and a weak negative correlation between hydration status and self-esteem (r = -0.15, p = .021). Regression analysis revealed that hydration status and self-esteem together explained 29% of the variance in athlete burnout, with both being significant predictors. Conclusion: The findings suggest that higher levels of dehydration and lower self-esteem are associated with increased athlete burnout. Ensuring adequate hydration and fostering self-esteem are crucial for reducing burnout. Interventions should focus on maintaining hydration, enhancing self-esteem, and promoting self-determined motivation.
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 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».