Exercise medicine and physical activity promotion: core curricula for US medical schools, residencies and sports medicine fellowships: developed by the American Medical Society for Sports Medicine and endorsed by the Canadian Academy of Sport and Exercise Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Regular physical activity provides a variety of health benefits and is proven to treat and prevent several non-communicable diseases. Specifically, physical activity enhances muscular and osseous strength, improves cardiorespiratory fitness, and reduces the risk of hypertension, coronary heart disease, stroke, type 2 diabetes, mental health disorders, cognitive decline and several cancers. Despite these well-known benefits, physical activity promotion in clinical practice is underused due to insufficient training during medical education. Medical trainees in the USA receive relatively few hours of instruction in sports and exercise medicine (SEM). One reason for this shortage of instruction is a lack of curricular resources at each level of medical education. To address this need, the American Medical Society for Sports Medicine (AMSSM) assembled a group of SEM experts to develop curricular guidance for exercise medicine and physical activity promotion at the medical school, residency and sports medicine fellowship levels of training. After an evidence review of existing curricular examples, we performed a modified Delphi process to create curricula for medical students, residents and sports medicine fellows. Three training level-specific curricula emerged, each containing Domains, General Learning Areas, and Specific Learning Areas; options for additional training and suggestions for assessment and evaluation were also provided. Review and comment on the initial curricula were conducted by three groups: a second set of experts in exercise medicine and physical activity promotion, sports medicine fellowship directors representing a variety of fellowship settings and the AMSSM Board of Directors. The final curricula for each training level were prepared based on input from the review groups. We believe enhanced medical education will enable clinicians to better integrate exercise medicine and physical activity promotion in their clinical practice and result in healthier, more physically active patients.
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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 | 0,021 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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; 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 ».