The quality of physical activity guidelines, but not the specificity of their recommendations, has improved over time: a systematic review and critical appraisal
Notice bibliographique
Résumé
While numerous guidelines for the prescription of physical activity are released each year, the quality and practicability of these guidelines is unknown. We assessed the quality of 95 guidance documents published since 2000 that included recommendations about physical activity for the promotion of general health and prevention of cardiometabolic disease. We used 3 tools: Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE II), the National Academy of Medicine’s (NAM) Standards for Trustworthy Clinical Practice Guidelines, and the Frequency, Intensity, Time, and Type (FITT) score. Average AGREE II domain scores ranged from 38%−84%, and the portion of criteria fulfilled per NAM domain ranged from 7%–39%. The average FITT score for all recommendations was 2.48 out of 4. While guidelines improved according to both AGREE II and the NAM standards over time, their practicability as assessed by FITT score did not improve. Guidelines produced by governmental agencies or other nonprofit organizations, using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach, or fulfilling a higher number of NAM criteria tended to be of higher quality. Organizations producing physical activity guidelines can improve their quality by establishing and reporting processes for public representation, external review, and conflict of interest (COI) management. Future recommendations about physical activity should be more specific and include strategies to improve implementation. Registration no.: PROSPERO CRD42019126364. Novelty: Most physical activity recommendations are not sufficiently specific to be practically implemented. The overall quality of guidelines has improved over time, but the specificity of recommendations has not. Improved public representation, external review, and COI disclosure and management processes would improve guideline quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,245 | 0,576 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».