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Enregistrement W4321330696 · doi:10.1111/medu.15033

Athletes in medicine: A systematic review of performance of athletes in medicine

2023· review· en· W4321330696 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn G. Anderson, Jacie L. Lemos, Samantha Pickell, Christopher D Stave, Michael D. Sgroi

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesSports medicineMedicinePhysical therapyAlternative medicineMEDLINEPsychologyFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As interest in medicine grows, admissions committees must review an increasingly competitive pool of medical school and residency candidates. Nearly all admissions committees have moved towards a holistic review, which considers an applicant's experiences and attributes in addition to academic metrics. As such, identifying nonacademic predictors of success in medicine is necessary. Parallels between skills necessary to succeed in athletics and in medicine have been drawn, including teamwork, discipline and resiliency. This systematic review synthesises the current literature to evaluate the relationship between participation in athletics and performance in medicine. METHODS: The authors searched five databases to conduct a systematic review following PRISMA guidelines. Included studies assessed medical students, residents or attending physicians in the United States or Canada and used prior athletic participation as a predictor or explanatory variable. The review examined associations between prior athletic participation and outcomes in medical school, residency and/or as an attending physician. RESULTS: Eighteen studies evaluating medical students (78%), residents (28%) or attending physicians (6%) met inclusion criteria for this systematic review. Twelve (67%) studies specifically assessed participants based on skill level, and five (28%) studies specifically assessed participants based on type of athletic participation (team versus individual). Sixteen studies (89%) found that former athletes performed significantly better than their counterparts (p < 0.05). These studies found significant associations between prior athletic participation and better outcomes in multiple performance indicators, including exam scores, faculty ratings, surgical errors and burnout. CONCLUSIONS: Current literature, although limited, suggests that prior participation in athletics may be a predictor of success in medical school and residency. This was demonstrated through objective scoring methods, such as USMLE, and subjective outcomes, such as faculty ratings and burnout. Specifically, multiple studies indicate that former athletes demonstrated increased surgical skill proficiency and decreased burnout as medical students and residents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,126
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,126
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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