Physical Activity Levels and Counseling Practices of U.S. Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Some literature shows a positive relationship between physicians' personal physical activity (PA) levels and physicians' encouraging patients' PA, though it remains unclear how this evolves during medical training. In this paper, we describe U.S. medical students' PA levels and factors predicting relevance and frequency of their PA counseling of patients. METHODS: This is a prospective survey of a representative sample of U.S. medical students from 16 schools (N = 2316) designed to determine health-related attitudes and practices. Student's PA levels were assessed using a Godin exercise questionnaire. An 80.3% (N = 1658) response rate was achieved during 4 yr. RESULTS: More than half (61%) of U.S. medical students adhered to CDC PA recommendations. This rate was relatively stable during the 4 yr of medical training. Of those who reported a lot of stress in the last 12 months or 2 wk, fewer than 60% complied with the CDC exercise recommendations, compared with at least 80% who reported almost no stress. Frequency of PA counseling of patients was consistently related to personal PA practices. The percent of students perceiving that PA counseling would be highly relevant to their practices decreased during the 4 yr of medical school, from 69 to 53% (P < 0.01). DISCUSSION: Among U.S. medical students, personal PA levels are higher than those of age-matched peers in the general population, are maintained throughout medical school, and are correlated with frequency of PA counseling of their patients. Promotion of adequate PA habits during medical education may be an important step to improve the PA preventive counseling that future clinicians provide.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».