Qualified Fitness and Exercise as Professionals and Exercise Prescription: Evolution of the PAR-Q and Canadian Aerobic Fitness Test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional approaches to exercise prescription have included a preliminary medical screening followed by exercise tests of varying sophistication. To maximize population involvement, qualified fitness and exercise professionals (QFEPs) have used a self-administered screening questionnaire (the Physical Activity Readiness Questionnaire, PAR-Q) and a simple measure of aerobic performance (the Canadian Aerobic Fitness Test, CAFT). However, problems have arisen in applying the original protocol to those with chronic disease. Recent developments have addressed these issues. METHODS: Evolution of the PAR-Q and CAFT protocol is reviewed from their origins in 1974 to the current electronic decision tree model of exercise screening and prescription. RESULTS: About a fifth of apparently healthy adults responded positively to the original PAR-Q instrument, thus requiring an often unwarranted referral to a physician. Minor changes of wording did not overcome this problem. However, a consensus process has now developed an electronic decision tree for stratification of exercise risk not only for healthy individuals, but also for those with various types of chronic disease. CONCLUSIONS: The new approach to clearance greatly reduces physician referrals and extends the role of QFEPs. The availability of effective screening and simple fitness testing should contribute to the goal of maximizing physical activity in the entire population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».