Exercise in medicine: challenges and opportunities integrating qualified exercise professionals (QEPs) into Canadian healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing evidence on the role of physical activity in preventing and managing chronic disease, integration of qualified exercise professionals (QEPs) into the Canadian healthcare system remains limited and inconsistent. We explore the systemic and professional challenges hindering QEP integration, based on findings from a national initiative led by Exercise is Medicine Canada. Consultation occurred with numerous stakeholders across Canada and 10 leaders in health and exercise professions were interviewed. Using thematic analysis, four key barriers were identified: (1) overlapping and unclear scopes of practice; (2) insufficient clinical training and experiential education; (3) limited public and provider understanding of QEP roles; and (4) a reactive healthcare system that undervalues prevention. Participants emphasized the need for standardized, competency-based education and credentialling pathways aligned with clinical expectations, as well as improved communication of the distinct value QEPs offer in chronic disease management and health promotion. These findings highlight opportunities for coordinated action among academic institutions, professional bodies, and healthcare policymakers to advance the integration of QEPs and better support physical activity and exercise as a cornerstone of healthcare.
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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 | 0,020 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».