Academy of Plant-based Physical Therapy: overdue to address a nutrition crisis with a transformative population approach
Notice bibliographique
Résumé
This timely evidence synthesis supports the need for an Academy of Plant-based Physical Therapy. Given epidemiological and empirical evidence and the profession's values and practice scope, the time has come for a specialty of plant-based physical therapy based on population health principles. This review connects these factors. Non-communicable diseases (NCDs) are largely nutrition-related resulting from unnatural elements of our diet (i.e., heart disease, several cancers, hypertension, stroke, diabetes, obesity, gastrointestinal diseases, autoimmune diseases, renal disease, and Alzheimer's disease). Most adults, even children, have NCD risk factors or manifestations. Alternatively, plant-based nutrition can prevent, manage, as well as potentially reverse these diseases, as well as augment conventional physical therapy outcomes by reducing inflammation and pain. Proposed competencies for plant-based physical therapists include high-level competency in health and NCD risk assessments/evaluations, to establish population health-informed nutrition needs for maximal health, healing and repair, in turn, function and wellbeing; and assessment of patients' nutrition-related knowledge, beliefs/attitudes, self-efficacy, and readiness-to-change. Population-informed nutritional counseling is initiated as indicated. An Academy of Plant-based Physical Therapy could advance the profession globally at this point in history and also serve as a role model to other health professions through practicing evidence-based, plant-based nutrition built upon population health principles.
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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 | 0,023 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».