Understanding student-athlete mental health problems: knowledge, experiences, and management
Notice bibliographique
Résumé
Compounding athletic and academic demands may put student-athletes at an increased risk of developing mental health problems. Few studies have examined the mental health experiences of student-athletes in Canada using both quantitative and qualitative methods. In two studies, this dissertation (1) assessed the scope and severity of mental health problems and factors associated with mental health problems (study 1), (2) qualitatively explored the impact of the sport context on student-athletes’ mental health experiences, knowledge, and management strategies (study 2), and (3) examined the impact of COVID-19 on student-athletes’ mental health (studies 1 and 2). In Study 1, student-athletes completed an online survey at three timepoints in their athletic season (September 2019 (T1; N = 140), February 2020 (T2; N = 18) and May 2020 (T3; N = 28)). Data from T1 and T3 were utilized due to significant missing data at T2. Participants were members of a central Canadian university sports program for the 2019-2020 season. At T1 (N = 140), nearly half of the sample exceeded the clinical cut-off on one or more measures. Approximately half of the sample reported significant depressive, anxiety, and distress symptoms and nearly 40% exceeded the clinical cut-off for probable PTSD. Mental health literacy (M = 2.76, SD = .90) was low to moderate, and positively related to anxiety and having received a past mental health diagnosis. Only disordered eating symptoms were significantly different between T1 and T3 (p = .05). Qualitative findings helped to contextualize these results. In Study 2, student-athletes (N = 7) with clinically significant distress (> 12 on the Kessler 6-Item Distress Scale) completed individual virtual semi-structured in-depth interviews. Using an Interpretive Description analytic approach, the overarching theme, “The Athlete Identity: The Tensions in Upholding Athlete Standards” underscored participants responses and described the implicit expectations that athletes were expected to uphold. In addition to this overarching theme were four main themes: “Shaping Identity”; “Navigating the Complexities of Disruptions to the Athlete Identity”; “The Struggles with Struggling: Making Sense of Mental Health”; and “Reconciling Mental Health and The Athlete Identity”, that described the challenges with managing mental health in a competitive sport context. Findings from this dissertation inform clinical interventions to address mental health in sport. Implications regarding the assessment and management of mental health symptoms in sport are discussed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».