Knowledge translation to fitness trainers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigates approaches for translating evidence-based knowledge for use by fitness trainers. Specific questions were: Where do fitness trainers get their evidence-based information? What types of interventions are effective for translating evidence-based knowledge for use by fitness trainers? What are the barriers and facilitators to the use of evidence-based information by fitness trainers in their practice? METHODS: We describe a systematic review of studies about knowledge translation interventions targeting fitness trainers. Fitness trainers were defined as individuals who provide exercise program design and supervision services to the public. Nurses, physicians, physiotherapists, school teachers, athletic trainers, and sport team strength coaches were excluded. RESULTS: Of 634 citations, two studies were eligible for inclusion: a survey of 325 registered health fitness professionals (66% response rate) and a qualitative study of 10 fitness instructors. Both studies identified that fitness trainers obtain information from textbooks, networking with colleagues, scientific journals, seminars, and mass media. Fitness trainers holding higher levels of education are reported to use evidence-based information sources such as scientific journals compared to those with lower education levels, who were reported to use mass media sources. The studies identified did not evaluate interventions to translate evidence-based knowledge for fitness trainers and did not explore factors influencing uptake of evidence in their practice. CONCLUSION: Little is known about how fitness trainers obtain and incorporate new evidence-based knowledge into their practice. Further exploration and specific research is needed to better understand how emerging health-fitness evidence can be translated to maximize its use by fitness trainers providing services to the general public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,055 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».