Comparison of the Perceived Quality of Life between Medical and Veterinary Students in Tehran
Notice bibliographique
Résumé
Medical and veterinary professional programs are demanding and may have an impact on a student's quality of life (QOL). The aim of this study was to compare the perceived QOL of these two groups. In this study, we used the SF-36 questionnaire in which higher scores mean a better perceived QOL. Only the students in the internship phase of their program were selected so that we could compare the two groups in a similar way. In total, 308 valid questionnaires were gathered. Apart from age and body mass index (BMI), the two groups were demographically similar. The scores of five domains (physical activity limitation due to health problems, usual role limitation due to emotional problems, vitality, general mental health, and general health perception) and also the total score were statistically higher in medical students. Only the score of one domain (social activity limitation due to physical or emotional problems) was statistically higher in veterinary students. BMI, physical activity limitation due to health problems, and vitality lost their significance after binomial logistic regression. We found that, in general, veterinary students have lower scores for the perceived QOL with social function being the only exception. It can be assumed that in medical students, interaction with human patients may have a negative impact in the score of this domain. Even though medical students have shown lower perceived QOL than the general population in previous studies, veterinary students appear to have slightly lower perceived QOL than medical students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».