Clínica e Academia Escola de Educação Física: prescrição de exercícios físicos baseados em evidências científicas
Notice bibliographique
Résumé
O objetivo deste trabalho foi descrever experiências e resultados vinculados ao projeto de extensão “Clínica e Academia Escola de Educação Física: prescrição de exercícios físicos baseados em evidências científicas”. O público atendido é constituído de pacientes portadores de doenças crônicas. A prescrição dos exercícios é planejada e ministrada por acadêmicos, pós-graduandos e docentes mediante informações individualizada do participante. O programa é elaborado considerando evidências científicas obtidas a partir de diretrizes e ensaios clínicos randomizados que respaldam a determinação da dose adequada de exercícios físicos individualizados. Resultados de 64 pacientes revelaram melhoras significativas na adiposidade abdominal, na força de preensão manual, na frequência cardíaca de repouso e na pressão arterial diastólica. Em relação à qualificação, observou-se envolvimento e interesse dos acadêmicos com programas de mestrado, de residência e com a prática profissional neste contexto, durante e após a graduação. A proposta extensionista tem potencial de desenvolvimento contínuo, aplicação prática e formação profissional, consolidando em importante papel das instituições de ensino superior no que diz respeito à consolidação da tríade acadêmica: ensino, pesquisa e extensão.
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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 | 0,042 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».