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Enregistrement W1766552283 · doi:10.1111/j.1742-1241.2010.02581.x

Exercise and diabetes

2011· review· en· W1766552283 sur OpenAlexaff
Howard Zisser, Pengju Gong, Cheryl Kelley, Jason S. Seidman, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Practice · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusType 2 diabetesBlood sugarPhysical exerciseIntensive care medicineInsulinDiseasePhysical therapyBasal (medicine)ObesityInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diet and exercise form the foundation of a healthy lifestyle. These are especially important for people living with diabetes mellitus, as they are the most practical non-pharmacological means by which patients may significantly improve their blood glucose levels. Exercise increases insulin sensitivity (both short and long term), lowers blood sugar levels, reduces body fat and improves cardiovascular (CV) function. Because of this, exercise offers enormous benefit to patients with diabetes. Blood glucose levels can significantly drop during and after physical activities, due to the increased utilisation of glucose as a fuel during exercise and the up-regulation of glucose transport into working muscles. Therefore, patients (especially those with type 1 diabetes) must account for the effects of exercise and adjust their medications and nutrition accordingly. Improvements in real-time continuous glucose monitoring and optimisation of basal insulin dosing may offer significant benefit to preventing hypoglycaemia in patients with type 1 diabetes who regularly exercise. Diverse exercise programmes and devices can also assist patients in monitoring their activities as well as motivating them to achieve their exercise goals. For patients with type 1 diabetes, questions such as how much, how long, how strenuous and what kind of exercise must be addressed in order for healthcare professionals to offer maximum benefit to their patients. Additionally, since patients with type 2 diabetes often have other significant co-morbidities such as obesity and CV disease, care providers must evaluate each patient's risk factors before designing an exercise programme. Several publications in the last year have addressed these issues and may serve as a valuable resource to provide safe and effective recommendations to patients and their healthcare providers. To be included in the Exercise and Diabetes chapter for the 2010 YEARBOOK, we reviewed leading peer-reviewed manuscripts that were published in the period July 2009 to June 2010. PubMed was used in the initial screening of articles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeSans objet
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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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