Physical fitness of medical residents: Is the health of surgical residents at risk?
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Postgraduate medical residency programs are laborious and time-intensive, and can be physically, intellectually and emotionally demanding. These working conditions may lead to the neglect of personal health and well-being. The objective of this study was to compare the anthropometric and fitness characteristics of surgical and nonsurgical medical residents. We hypothesized that there is a difference in physical health between these 2 groups. <h3>Methods:</h3> Medical residents completed a demographic information questionnaire and were assessed by trained staff for height, weight, body fat percentage, muscular strength and endurance, and peak oxygen consumption (V̇o<sub>2peak</sub>). The average number of working hours per week was also documented. <h3>Results:</h3> Forty-five residents (21 surgical and 24 nonsurgical; 31 men and 14 women) participated in the study. Surgical residents worked more hours per week on average than nonsurgical residents (<i>p</i> = 0.02) and had a higher body mass index (BMI) (<i>p</i> = 0.04) and lower V̇o<sub>2peak</sub> (<i>p</i> = 0.01). <h3>Conclusions</h3> Surgical residents worked more hours than nonsurgical residents, which may have contributed to their higher BMI and lower aerobic fitness levels. Despite a heavy workload, it is important for all medical residents to find strategies to promote a healthy lifestyle for both themselves and their patients to ensure long-term well-being.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».