Clinical Exercise Physiology Accreditation: An Audit of Existing Standards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Health professions such as clinical exercise physiology are founded on a set of standards that outline base level knowledge, skills, and competencies to define the roles and scope of practice of the profession. Despite the practice of clinical exercise physiology having many common features regardless of the country in which it is conveyed, a harmonized set of international standards does not exist. The aim of this study was to systematically audit the professional standards for the 5 countries recognized as having existing national certification systems for clinical exercise physiology. Method: The audit process was conducted using a modified scoping review protocol based on the documentation provided by the American College of Sports Medicine, Exercise and Sports Science Australia, British Association of Sport and Exercise Sciences, Canadian Society for Exercise Physiology, and Sport and Exercise Science New Zealand. Two reviewers independently extracted data from the standards documents, and results were cross-checked by relevant experts from each jurisdiction. Results: Commonality of themes was found for 60% of all content extracted. The overall coverage of themes was 60%, 67%, 76%, 88%, and 98% from New Zealand, Canada, the United States, the United Kingdom, and Australia, respectively. Conclusion: A common core of themes is covered by all current national standards for clinical exercise physiology across the 5 nations audited but only variable coverage in the remaining 40%. These findings are important for understanding the differences in current training and certification of clinical exercise physiology professionals and how this might influence the internationalization of the profession.
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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 | 0,365 | 0,569 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».