Enhancing the effectiveness of clearance for physical activity participation: background and overall process<sup>1</sup>This paper is one of a selection of papers published in the Special Issue entitled Evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity clearance, and has undergone the Journal's usual peer-review process.
Notice bibliographique
Résumé
Recent feedback from physical activity (PA) participants, fitness professionals, and physicians has indicated that there are limitations to the utility and effectiveness of the existing PAR-Q and PARmed-X screening tools for PA participation. The aim of this study was to have authorities in exercise and chronic disease management to work with an expert panel to increase the effectiveness of clearance for PA participation using an evidence-based consensus approach and the well-established Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) Instrument. Systematic reviews were conducted to develop a new PA clearance protocol involving risk stratification and a decision-tree process. Evidence-based support was sought for enabling qualified exercise professionals to have a direct role in the PA participation clearance process. The PAR-Q+ was developed to use formalized probes to clarify problematic responses and to explore issues arising from currently diagnosed chronic disease or condition. The original PARmed-X tool is replaced with an interactive computer program (ePARmed-X+) to clear prospective PA participants for either unrestricted or supervised PA or to direct them to obtain medical clearance. Evidence-based validation was also provided for the direct role of highly qualified university-educated exercise professionals in the PA clearance process. The risks associated with exercise during pregnancy were also evaluated. The systematic review and consensus process, conforming to the AGREE Instrument, has provided a sound evidence base for enhanced effectiveness of the clearance process for PA participation of both asymptomatic populations and persons with chronic diseases or conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».