Mental distress is associated with injury and illness in elite Para athletes: a 44-week prospective study over 13 860 athlete days
Notice bibliographique
Résumé
Background: The interest in elite athletes' mental health has increased over the past decade. However, there is still a paucity in the literature concerning elite Para athletes' mental health and its association with injuries and illnesses affecting athletes' participation in sports. Objective: To assess the weekly prevalence of mental distress and its association with injury, illness, sleep duration, hours of participation in sports and perceived exertion over a 44-week period in a cohort of Swedish elite Para athletes. A secondary aim was to describe the period prevalence of mental distress. Methods: This was a prospective longitudinal study including 59 Swedish elite Para athletes with physical, visual and intellectual impairments. Each week athletes reported mental distress according to 'The four-item Patient Health Questionnaire for Anxiety and Depression' (PHQ-4), sleep duration, hours of sports participation, perceived exertion as well as any new injury or illness. Descriptive statistics and multilevel regression analyses were used to analyse data. Results: The weekly prevalence was 15% for symptoms of anxiety, and 21% for depressive symptoms. The 44-week period prevalence was 58% for anxiety, and 42% for depressive symptoms. Multilevel logistic regression analyses revealed significant associations between reporting symptoms of mental distress with an ongoing injury, illness, and low sleep duration. Conclusion: Elite Para athletes report a moderate rate of symptoms of anxiety and depression, and there were associations between reporting mental distress and experiencing an injury or illness affecting athletes' participation in sports. The findings highlight the importance of longitudinal mental health monitoring and multidisciplinary support systems targeting those athletes reporting mental distress, injury or illness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».