Состояние когнитивных функций и качество жизни, связанное со здоровьем у студентов медицинских специальностей
Bibliographic record
Abstract
Цель исследования. Изучить текущее состояние и динамику когнитивных процессов, уровень их корреляции с субъективным и объективным состоянием здоровья, и наиболее значимыми средовыми факторами образовательного пространства у студентов медицинских направленийМатериалы и методы. Исследование проводилось в течение года с 01.12.2018 по 01.12.2019 года в Дальневосточном федеральном университете и Тихоокеанском Государственном медицинском университете. Объем выборки - 394 респондента. Частота отклика- 91,9 %. Состояние когнитивных функций определялось по Монреальской шкале оценки когнитивных функций (МОКа-тест; MoCA, Montreal Cognitive Assessment). Результаты. Суммарный показатель оценки когнитивных функций у студентов составил 26,1 балла, у студентов старших курсов он оказался несколько выше (26,8/25,5, p≥ 0,05). Было установлено, что в процессе обучения у студентов достоверно повышается уровень исполнительных функций (3,1/3,8, p ≤ 0,05), внимания, концентрации и рабочей памяти (4,2/4,8, p ≤ 0,05). \Заключение. Когнитивные функции у студентов медицинских специальностей соответствуют нормальных значениям. Суммарный индикатор когнитивной функции студентов взаимосвязан с частотой занятий физическими нагрузками, состоянием физического здоровья, качеством питания, самооценкой психического здоровья и психологического комфорта.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.011 |
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".