Evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity clearance: an introduction<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.
Notice bibliographique
Résumé
The Physical Activity Readiness Questionnaire (PAR-Q) and the Physical Activity Readiness Medical Evaluation (PARmed-X) are internationally renowned and extensively used preparticipation screening tools. However, recent feedback from end-users has identified limitations to the existing PAR-Q and PARmed-X screening process. As such, a systematic evaluation of the PAR-Q and PARmed-X forms was conducted, adhering to the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) criteria. Recognized experts in physical activity (PA) and prominent health conditions worked with an expert consensus panel to increase the effectiveness of the PAR-Q and PARmed-X PA participation clearance process. The systematic review process established that the health benefits of PA participation far outweigh the risks in the vast majority of asymptomatic and symptomatic individuals. A new risk continuum and decision tree process was created to allow for the effective risk stratification of prominent health conditions, reducing greatly the barriers to PA participation for the majority of individuals. The new PA participation clearance process is available in new paper and online versions (PAR-Q+) and the PARmed-X was replaced with an online interactive computer programme (ePARmed-X+). It is anticipated that this new risk stratification and PA clearance process will reduce markedly the barriers for PA participation for both asymptomatic and symptomatic individuals.
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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 | 0,039 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,010 |
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 ».