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Enregistrement W1951601912 · doi:10.1139/h11-054

Evidence-based risk recommendations for best practices in the training of qualified exercise professionals working with clinical populations<sup>1</sup>This paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled Evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity clearance, and has undergone the Journal’s usual peer review process.

2011· review· en· W1951601912 sur OpenAlexaffvenue
Darren E. R. Warburton, Shannon S. D. Bredin, Sarah Charlesworth, Heather J.A. Foulds, Don C. McKenzie, Roy J. Shephard

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationBest practiceMedical educationCore competencyMEDLINEMedicineTraining (meteorology)Evidence-based practicePsychologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review examines critically "best practices" in the training of qualified exercise professionals. Particular attention is given to the core competencies and educational requirements needed for working with clinical populations. Relevant information was obtained by a systematic search of 6 electronic databases, cross-referencing, and through the authors' knowledge of the area. The level and grade of the available evidence was established. A total of 52 articles relating to best practices and (or) core competencies in clinical exercise physiology met our eligibility criteria. Overall, current literature supports the need for qualified exercise professionals to possess advanced certification and education in the exercise sciences, particularly when dealing with "at-risk" populations. Current literature also substantiates the safety and effectiveness of exercise physiologist supervised stress testing and training in clinical populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,383
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,102 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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