Dog Ownership, Physical Activity, and Health-Related Quality of Life in Veterinary Students: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
The primary objective of this cross-sectional study was to examine the relationship between dog ownership and physical activity in veterinary students. The secondary objective was to gain an understanding of veterinary students' health-related quality of life (HRQOL), and whether dog ownership and/or physical activity were associated with HRQOL measures. Veterinary students were invited to complete surveys between September and November 2015. The primary outcome for multivariate analyses was self-reported physical activity. Bivariate analyses and descriptive statistics were performed to assess student HRQOL. The survey response rate was 33% (152/460). Self-efficacy to exercise (p<.001, OR 2.24, 95% CI 1.46-3.44) and dog ownership (p=.01, OR 3.38, 95% CI 1.31-8.71) independently predicted meeting physical activity guidelines when controlling for other variables. About two thirds of respondents met physical activity guidelines. Veterinary students had significantly worse self-reported mental health scores when compared to both national and state averages. Neither dog ownership nor meeting physical activity guidelines were significantly associated with measures of HRQOL. The poor mental health status of veterinary students remains a significant issue for the profession to address. Longitudinal studies are needed that examine the relationship between physical activity and mental health outcomes in this population.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».