Consensus on Exercise Reporting Template (CERT): Explanation and Elaboration Statement
Notice bibliographique
Résumé
Exercise is effective for prevention and management of acute and chronic health conditions. However, trial descriptions of exercise interventions are often suboptimal, leaving readers unclear about the content of effective programmes. To address this, the 16-item internationally endorsed Consensus on Exercise Reporting Template (CERT) was developed. The aim is to present the final template and provide an Explanation and Elaboration Statement to operationalise the CERT. Development of the CERT was based on the EQUATOR Network methodological framework for developing reporting guidelines. We used a modified Delphi technique to gain consensus of international exercise experts and conducted 3 sequential rounds of anonymous online questionnaires and a Delphi workshop. The 16-item CERT is the minimum data set considered necessary to report exercise interventions. The contents may be included in online supplementary material, published as a protocol or located on websites and other electronic repositories. The Explanation and Elaboration Statement is intended to enhance the use, understanding and dissemination of the CERT and presents the meaning and rationale for each item, together with examples of good reporting. The CERT is designed specifically for the reporting of exercise programmes across all evaluative study designs for exercise research. The CERT can be used by authors to structure intervention reports, by reviewers and editors to assess completeness of exercise descriptions and by readers to facilitate the use of the published information. The CERT has the potential to increase clinical uptake of effective exercise programmes, enable research replication, reduce research waste and improve patient outcomes.
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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 | 0,303 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,018 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».