The important role of physical activity in the prevention and management of gestational diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
The actual pathophysiology behind gestational diabetes mellitus (GDM) is still unclear, but a deterioration in insulin resistance beyond that induced by pregnancy, combined with beta cell dysfunction, plays a key role. Interventions that help improve glucose tolerance by attenuating pregnancy-induced insulin resistance or achieve glycaemic control may therefore help in preventing and managing GDM. In non-pregnant populations, physical activity has been associated with an improvement in glucose homeostasis and insulin sensitivity and a risk reduction for type 2 diabetes mellitus (T2DM) and is a cornerstone for T2DM treatment. However, there is still controversy regarding the benefits of physical activity in preventing and managing GDM. The objective of this review is therefore to provide a comprehensive overview of the effect of prenatal physical activity-based interventions on (1) glucose tolerance, insulin sensitivity and GDM prevention and (2) glycaemic control and insulin use in GDM women. On the basis of the available literature, there is a lack of consistent evidence regarding the benefits of physical activity on improving glucose tolerance and insulin sensitivity and preventing GDM. However, it appears that physical activity may help to achieve good glycaemic control and limit insulin use in GDM women. Compliance appears to be a major problem in physical activity-based intervention studies aimed at GDM prevention. Rigorous scientific research is still required to make an informed decision about the role of physical activity in the prevention and management of GDM and to develop evidence-based physical activity guidelines for GDM prevention and management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».