Are they sleeping? A Canadian cross-sectional study exploring sleep quality among medical students: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: Medical students face a rigorous academic environment that often leads to compromised sleep quality, which is essential for cognitive function, mental well-being and clinical performance. Despite the importance of sleep, a significant percentage of medical students report poor sleep quality, with detrimental effects on their academic performance and overall well-being. Previous research has primarily focused on international populations, leaving a gap in understanding the sleep habits and challenges faced by Canadian medical students. METHODS AND ANALYSIS: This cross-sectional study aims to assess the sleep quality among medical students across six Canadian medical schools. The study will use validated instruments, including the Pittsburgh Sleep Quality Index and Epworth Sleepiness Scale, to measure sleep quality and daytime sleepiness. Participants will be recruited via electronic surveys distributed through email and social media. The study will collect demographic data and explore factors impacting sleep quality, such as academic workload, electronic device usage before bedtime and stress levels. Data analysis will involve stepwise multiple regressions to identify predictors of poor sleep quality. ETHICS AND DISSEMINATION: Approvals have been granted by the Research Ethics Boards at the University of Ottawa and at each participating site. Results will be reported in a peer-reviewed journal and submitted for presentation at national and international conferences.
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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 | 0,021 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».