Reasons for why Medical Students Prefer Specific Sleep Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Insomnia symptoms are common among medical students. This study explored the perspectives of medical students about which sleep management strategies to use. METHODS: Medical students responded to an online survey on their thoughts about the use of various sleep management strategies. RESULTS: Of the 828 respondents, 568 (69%) provided responses to questions about the most preferred strategies and 450 (54%) provided responses about their least preferred strategies. About 48.5% felt their insomnia symptoms were too mild to see a clinician and 23.9% did not think their symptoms warranted sleep medication. Over 40% of students could not avoid work before sleep, have consistent sleep/wake times, or engage in regular exercise because of their busy and inconsistent schedules. Approximately 40-60% could not improve their sleep environment (e.g. better heating and bed) because of the associated costs. Over 80% reported an inability to change their pre-sleep habits (e.g. using electronics close to bedtime, using bed for activities other than sleep or sex). Half of the students disliked relaxation techniques or felt they would not help. Around 30-50% did not believe that changing caffeine and/or alcohol intake would affect their sleep. CONCLUSIONS: Medical students may benefit from additional sleep education. Clinicians may need to discuss which strategies individual students prefer and modify their recommendations accordingly.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».