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Enregistrement W4414494163 · doi:10.7759/cureus.93201

A Comparison of Sports and Exercise Medicine Training for Physicians Across Five English-Speaking Countries

2025· review· en· W4414494163 sur OpenAlexaboutno aff
J. A. FAHMY, Fady Kamel, Matthew Fahmy, Andrew Henein, Yasmeen Khan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtySpecialtySports medicineCertificationPopulation healthTraining (meteorology)PopulationCompetition (biology)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sports and Exercise Medicine (SEM) has rapidly evolved into a formally recognised and important medical specialty that supports population health and tackles chronic disease burden in addition to injury prevention and optimisation of athletic performance. The specialty's establishment has adopted different timelines globally, and training pathways differ markedly across English-speaking countries, despite common clinical goals. In this review, we aim to provide a comparison between the postgraduate training pathways for physicians in SEM across five English-speaking countries highlighting the main differences, strengths and drawbacks of each pathway. This review will be able to guide future changes in the training pathway and inform aspiring trainees considering a career in SEM. Data on pathways to board certification in SEM, training program requirements, structure, duration, examinations and competition levels was collected from literature, official governing bodies' publicly available documents and online resources. Postgraduate training pathways in SEM vary internationally in structure, duration and content. The UK, Australia and New Zealand recognise SEM as a stand-alone specialty delivered through nationally standardised programs, providing sustained exposure across musculoskeletal, exercise and wider population health domains. The US and Canada offer SEM as a subspecialty via shorter fellowships delivering procedural focus and increased team medicine involvement but with greater variability in content and reduced emphasis on exercise medicine. Structured programs ensure curricular consistency and depth but require longer training and face high competition for posts. Fellowship models enable faster entry to independent practice and maintenance of dual specialty roles at the risk of narrowing clinical focus. Recognising the strengths and drawbacks of each pathway can inform refinement of SEM training internationally and guide aspiring SEM physicians in selecting pathways aligned with their career goals and the demands of both training and application processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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