Fit Physician - An Interdisciplinary Approach To Promoting Physical Activity In Medical Students Utilizing Activity Trackers
Notice bibliographique
Résumé
Healthy people 2020 and the American College of Sports Medicine’s (ACSM) program, “Exercise is Medicine” have called for an increase in the amount of physician office visits that include discussions on physical activity and health promotion. However, physicians are not counseling their patients on physical activity at sufficient rates. It has been shown that physicians who are more physically active and who have positive health habits are more likely to counsel their patients. Currently under 20% of Canadian and US medical schools offer any kind of health promotion and education to medical students. PURPOSE: To develop a physical activity and health promotion program among first year osteopathic medical students. METHODS: 80 first year medical students were randomized into 2 groups. Both groups were given activity trackers. Group 1 (n=40) participated in educational seminars on nutrition and healthy lifestyle habits. In addition, Group 1 attended weekly mentored walks or runs along with fitness challenges were given weekly updates on their activity level. Group 2 (n=40) was given activity trackers with no other intervention. Data was collected on a dashboard that records each subject’s daily activity and sleep duration. Academic test scores were obtained from subjects first comprehensive examination within the first 8 weeks of this program. A two way t-test was used to analyze daily steps taken, sleep duration, and academic performance for 10 weeks between groups. Statistical significance was set at p<0.05. RESULTS: After 8 weeks of our FIT-PHYSICIAN program demonstrated that the intervention group (Group 1) had significantly more steps taken compared to Group 2 (p=0.001). There were no statistically significant differences in sleep duration (p=0.16) or in average composite test scores (p=0.30). CONCLUSIONS: Utilizing activity trackers in conjunction with health education and weekly activity interventions in the first 8 weeks of medical school yielded an increased step count compared to wearing an activity tracker alone. Physical activity and educational intervention did have an effect on composite test scores and sleep duration between groups.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».