Glucose or Intermittent High-Intensity Exercise in Glargine/Glulisine Users with T1DM
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The effects of glargine/glulisine insulin regimen on exercise blood glucose (BG) and strategies to limit exercise-induced hypoglycemia are not well documented. Intermittent high-intensity exercise has been proposed to prevent hypoglycemia, but its effect in participants with type 1 diabetes using glargine/glulisine is unknown. METHODS: The study used a repeated-measures design with three randomly ordered exercise conditions. Eleven participants completed 60 min of moderate-intensity exercise at 50% VO(2peak) for all conditions. These conditions varied as follows: participants ingested 0 g of glucose preexercise (0G + MOD), 30 g of glucose preexercise (30G + MOD), or 0 g of glucose preexercise but performed brief high-intensity intervals interspersed every 2 min (0G + MOD/INT) during exercise. If BG fell <4 mmol·L(-1), a 20% dextrose solution was started to maintain BG between 4 and 5 mmol·L(-1). RESULTS: Consuming 30 g of glucose before exercise (30G + MOD) resulted in a higher preexercise BG (11.7 ± 2.7 mmol·L(-1)) compared with 0 g of glucose before exercise (0G + MOD, 7.8 ± 4.0, and 0G + MOD/INT, 9.2 ± 3.5mmol·L(-1)), P < 0.05. A dextrose infusion was required in 7/11, 4/11, and 1/11 participants for 0G + MOD, 0G + MOD/INT, 30G + MOD conditions, respectively, P < 0.02. The duration and the quantity of dextrose infused were greatest in the 0G + MOD condition, moderate in the to 0G + MOD/INT condition, and minimal in the 30G + MOD condition, P < 0.01. CONCLUSION: Our results suggest that both moderate-intensity exercise with a 30-g preexercise glucose beverage or interspersed with intermittent high-intensity sprints may be safe strategies to prevent hypoglycemia in glargine/glulisine users.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».