Mental health symptom burden in elite ice hockey players and its association with self-reported concussive events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some studies suggest that elite athletes experience adverse mental health symptoms at rates commensurate with the general population, despite the well-established buffering effects of exercise. Within contact sports, such as ice-hockey, recurrent concussions may be a source of this discrepancy. We compared the point prevalence of various mental health outcomes with other athlete and general population samples, as well as investigated their relationship with concussive events. METHODS: We surveyed 648 active ice hockey players from the top two men's tiers and the top women's tier in Swedish elite ice hockey on lifetime concussive events, hazardous alcohol use, problematic social media use, depression, anxiety, and burnout. RESULTS: Hazardous alcohol use was more prevalent among male ice hockey players (29.5% AUDIT-C ≥ 6) compared to other athlete and general population samples, while other mental health symptoms were less common. Female ice hockey players reported higher hazardous alcohol consumption (36.4% AUDIT-C ≥ 4) than another athlete sample and more burnout (19.1%) than the general population. After adjusting for covariates, athletes with 3+ concussive events had 2.1 times the odds of elevated depressive symptoms and 3.5 times the odds of elevated burnout symptoms compared to those with no concussion history. Treating lifetime concussive events as a continuous predictor revealed positive correlations with all outcomes except for hazardous alcohol use. CONCLUSIONS: Mental health outcome rates among active elite ice hockey athletes differ from those of other athlete and general population samples, whilst concussive events may be particularly linked to elevated symptoms of depression and burnout.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».