Investigating the relationship between physical activity and burnout in medical students
Notice bibliographique
Résumé
Healthy medical students turn into healthy physicians who deliver quality care to patients. However, levels of burnout in medical students are higher than in the general population (Wasson et al., 2016). Much research has shown the benefits of physical activity on mental health, however less is known about the link between physical activity and burnout and no study to our knowledge has been conducted with medical students. The purpose of this study was to examine the association between mild, moderate and strenuous forms of physical activity and burnout in first to fourth year medical students. Medical students enrolled at two Canadian universities (N = 129) completed online questionnaires in the late fall and early winter measuring physical activity (Godin Leisure Time Questionnaire) and burnout (Maslach Burnout Inventory-2-item). A between-groups MANOVA was performed to investigate differences in minutes of strenuous, moderate and mild physical activity/week. The fixed factor was burnout (2 categories: burned out vs. not burned out). Although not reaching statistical significance, those who were burned out reported greater minutes of strenuous physical activity/week (M = 144.6) compared to individuals who were not burned out (M = 128.19). These results dispute a common belief that more physical activity is always better. In fact, they seem to show that for this high achieving and busy group doing too intense physical activity can be damaging. More research on this topic is needed in order to make physical activity recommendations for future physicians who are the cornerstone of our healthcare system.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».