MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4400401196 · doi:10.37989/gumussagbil.1410080

Sağlık Bilimleri Fakültesi Öğrencilerinin Fiziksel Aktivite Düzeylerinin Kas İskelet Sistemi Ağrısı, Anksiyete ve Depresyon Üzerine Etkisi: Kesitsel Çalışma

2024· article· tr· W4400401196 on OpenAlexaboutno aff
Yasemin Şahbaz, Fatih Özyurt, Simge Dönmez, Güliz Kara

Bibliographic record

VenueGümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi · 2024
Typearticle
Languagetr
FieldMedicine
TopicMusculoskeletal pain and rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.601
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0040.003
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.006

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueGümüşhane Üniversitesi Sağlık Bilimleri DergisiSame topicMusculoskeletal pain and rehabilitationFrench-language works237,207