Population attributable fraction of type 2 diabetes due to physical inactivity in adults: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical inactivity is a global pandemic. The population attributable fraction (PAF) of type 2 diabetes mellitus (T2DM) associated with physical inactivity ranges from 3% to 40%. The purpose of this systematic review was to determine the best estimate of PAF for T2DM attributable to physical inactivity and absence of sport participation or exercise for men and women. METHODS: We conducted a systematic review that included a comprehensive search of MEDLINE, EMBASE, SportDiscus, and CINAHL (1946 to April 30 2013) limited by the terms adults and English. Two reviewers screened studies, extracted PAF related data and assessed the quality of the selected studies. We reconstructed 95% CIs for studies missing these data using a substitution method. RESULTS: Of the eight studies reporting PAF in T2DM, two studies included prospective cohort studies (3 total) and six were reviews. There were distinct variations in quality of defining and measuring physical inactivity, T2DM and adjusting for confounders. In the US, PAFs for absence of playing sport ranged from 13% (95% CI: 3, 22) in men and 29% (95% CI: 17, 41) in women. In Finland, PAFs for absence of exercise ranged from 3% (95% CI: -11, 16) in men to 7% (95% CI: -9, 20) in women. CONCLUSIONS: The PAF of physical inactivity due to T2DM is substantial. Physical inactivity is a modifiable risk factor for T2DM. The contribution of physical inactivity to T2DM differs by sex; PAF also differs if physical inactivity is defined as the absence of 'sport' or absence of 'exercise'.
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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 | 0,016 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».