Sağlık Bilimleri Fakültesi Öğrencilerinin Fiziksel Aktivite Düzeylerinin Kas İskelet Sistemi Ağrısı, Anksiyete ve Depresyon Üzerine Etkisi: Kesitsel Çalışma
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Çalışmamızın amacı Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinde fiziksel aktivite düzeylerinin kas-iskelet sistemi ağrısı, anksiyete ve depresyon üzerine etkisini incelemektir. Yöntem: Araştırmaya farklı üniversitelerde sağlık bilimleri alanında öğrenim gören 200 öğrenci katılmıştır. Katılımcıların demografik bilgileri bizim formumuzla, fiziksel aktivite düzeyleri Uluslararası Fiziksel Aktivite Ölçeği ile, ağrı şiddetleri McGill Ağrı Anketi ile, anksiyete ve depresyon durumları ise Hastane Anksiyete ve Depresyon Ölçeği ile değerlendirildi. Bulgular: Bu kesitsel çalışmadaki katılımcıların yaş ortalaması 22,64±4,31 yıldı ve cinsiyet dağılımları 171 kadın 29 erkekti. Katılımcıların ağrı skoru ile anksiyete ve depresyon skorları arasında pozitif yönde korelasyon bulundu (Sırasıyla p=0,276, r=0,000; p=0,233, r=0,001). Anksiyete ve depresyon skorları arasında pozitif yönde korelasyon bulundu (p=0,539, r=0,000). Sonuç: Sağlık Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin fiziksel aktivite düzeylerinin kas-iskelet sistemi ağrısı, anksiyete ve depresyon ile ilişkili olmadığı, aynı katılımcıların ise ağrı, anksiyete ve depresyon durumlarının birbiri ile ilişkili olduğu belirlendi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".