Cultural validation and language translation of the scientific SCI exercise guidelines for use in Indonesia, Japan, Korea, and Thailand
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Indonesia, Japan, Korea, Thailand. OBJECTIVE: To culturally validate and translate the Scientific Exercise Guidelines for Adults with Spinal Cord Injury (SEG-SCI) for use in four Asian countries. DESIGN: Systematic Review. PARTICIPANTS: N/A. METHODS: A systematic review was conducted to identify all published English- and local-language studies conducted in Indonesia, Japan, Korea, and Thailand, testing the effects of exercise training interventions on fitness and cardiometabolic health in adults with acute or chronic SCI. Protocols and results from high-quality controlled studies were compared with the SEG-SCI. Forward and backward translation processes were used to translate the guidelines into Bahasa Indonesian, Japanese, Korean and Thai languages. RESULTS: Fifteen studies met the review criteria. At least one study from each country implemented exercise prescriptions that met or exceeded the SEG-SCI. Two were controlled studies. In those two studies, relative to control conditions, participants in exercise conditions achieved significant improvements in fitness or cardiometabolic health outcomes only when the exercise intervention protocol met or exceeded the SEG-SCI. During the language translation processes, end-users confirmed that SEG-SCI language and terminology were clear. CONCLUSION: Clinical researchers in Indonesia, Japan, Korea and Thailand have implemented exercise protocols that meet or exceed the SCI-SEG. Results of high-quality studies align with the SEG-SCI recommendations. Based on this evidence, we recommend that the SEG-SCI be adopted in these countries. The cultural validation and translation of the SEG-SCI is an important step towards establishing consistent SCI exercise prescriptions in research, clinical and community settings around the world.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».