‘Mental heAlth and well-being in rUgby pLayers’ (MAUL) study: an online survey of diverse cohorts of rugby union players internationally
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Mental health and well-being is a relatively under-researched area in rugby, especially outside the elite men's game. Evidence suggests that physical activity and sports benefit mental health and well-being, and rugby provides health-enhancing moderate-to-vigorous physical activity. Objective: This cross-sectional study used an online approach and engaged national rugby governing bodies to understand adult rugby players' mental health and well-being and increase the diversity of the current evidence base. Results: 500 rugby players completed an online survey. 44% of participants identified as female, and 55% as male. The UK (67%), Ireland (15%) and South Africa (12%) were the countries with the highest representation. 71% of participants were amateur players, with elite players making up 20% of the population. 87% of players participated in contact forms of the game, with 9% predominantly playing non-contact rugby. Over 50% of participants reported that rugby impacted 'extremely' positively on both their mental health and well-being. Based on the Kessler psychological distress scale (K10), 57.8% of all respondents belonged to the 'psychologically well' group. Males were more likely to belong to this group than females (p=0.01). Non-contact and amateur players had lower scores of psychological distress than contact and professional players (p=0.001 and p=0.006), respectively. Non-contact players had higher well-being (Short Warwick-Edinburgh Mental Well-being Scale) scores than contact players (p<0.001). Conclusion: This study provides new insights into the mental health and well-being of a diverse group of rugby players.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».