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Enregistrement W2911964886 · doi:10.15694/mep.2019.000021.1

Lifelong learning practices and leisure-time exercise habits of academic and community-based physicians

2019· article· en· W2911964886 sur OpenAlexaffabout
Оксана Бабенко, Mao Ding, Sudha Koppula

Notice bibliographique

RevueMedEdPublish · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifelong learningDescriptive statisticsLeisure timePsychologyMedicineQuality of life (healthcare)Leisure satisfactionMedical educationFamily medicineGerontologyNursingPhysical activityPhysical therapyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article was migrated. The article was marked as recommended. Objective: Physicians are required to be lifelong learners for the provision of quality patient care. At the same time, physician wellbeing is a critical component in the delivery of such care. This study was designed to examine: (1) lifelong learning practices and leisure-time exercise habits of academic and community-based physicians; and (2) associations of leisure-time exercise with work engagement, exhaustion, and professional life satisfaction. Methods: Using an online survey, quantitative data were collected from physicians practicing in Canada. The survey contained validated scales of physician lifelong learning, leisure-time exercise, work engagement, work exhaustion, and professional life satisfaction. Descriptive, chi-square, t-test, and correlational analyses were performed. Results: Physicians (n=57) reported moderately high levels of lifelong learning, with no significant difference between academic and community-based physicians. To stay current in their practice, the majority of physicians reported exchanging ideas/asking colleagues and searching databases as questions arise (>90%), followed by engaging in clinical teaching and attending conferences and meetings of professional organizations (>80%). Watching podcasts and webinars was the least preferred lifelong learning activity (<50%). With respect to leisure-time exercise habits, more community-based physicians reported engaging in mild and/or moderate forms of exercising, whereas more academic physicians reported engaging in strenuous exercising in a typical week. Correlational analyses revealed that physicians' leisure-time exercise scores were positively correlated with professional life satisfaction (r = 0.25; p = 0.058) and work engagement (r = 0.29; p = 0.028) and negatively correlated with work exhaustion (r = −0.34; p = 0.01). Conclusions: Irrespective of the practice type, physicians tend to engage in lifelong learning activities that offer in-person interactions with colleagues and trainees. Regular participation in leisure-time exercise appears to enhance physicians' professional wellbeing. As such, these activities and habits should be encouraged, supported, and promoted within institutional culture and health systems in general.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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