A Qualitative Analysis of the Role of Sleep Disorders in Sports Injuries Among Competitive Athletes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to explore how competitive athletes in Canada understand, experience, and cope with sleep-related challenges in relation to their injury histories. Methods: Using a qualitative approach, we conducted semi-structured interviews with 31 athletes aged 19 to 34, representing both individual and team sports. All participants had experienced at least one sports injury and reported issues with sleep. The interviews were analyzed in three stages—open, axial, and selective coding—allowing us to move from detailed personal accounts to broader thematic insights. Results: The analysis identified four interrelated themes. Disrupted Sleep Patterns captured athletes’ difficulties with initiating and maintaining sleep, commonly linked to stress, physical tension, and pre-sleep screen use. Emotional Burden of Sleep Loss highlighted the psychological toll of sleep disturbances, including heightened anxiety, irritability, and feelings of shame—particularly when performance declined. Heightened Injury Susceptibility reflected athletes’ perceptions that inadequate sleep contributed to greater injury risk and prolonged recovery. Finally, Systemic Barriers and Ineffective Coping pointed to a lack of institutional sleep education, cultural stigma surrounding rest, and reliance on unhelpful self-management strategies, which often compounded the problem. Conclusion: Sleep issues in elite athletes are not just about feeling exhausted—they reach into deeper layers of well-being. Poor sleep affects not only how athletes perform, but also how they feel, recover, and even how they define themselves. Hearing these experiences directly from athletes themselves reveals an urgent need for more compassionate and informed support systems—ones that include meaningful sleep education, accessible mental health care, and a cultural shift in sports that values rest and recovery just as much as effort and endurance.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».