The Role of Physical Activity in Type 2 Diabetes Prevention: Physiological and Practical Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Lifestyle changes that include a nutritionally balanced diet and increased physical activity (PA) are effective intervention options for persons with prediabetes who want to prevent progression to type 2 diabetes mellitus. Although nutritional counseling is standard practice for patients in a clinical setting, an individualized PA prescription, including recommendations on the type, frequency, duration, and intensity, is much less likely to occur. This is surprising because lifestyle modifications including a PA program are at least as effective in diabetes prevention as any single pharmacological agent. The success of regular PA in improving glycemic control in persons with either prediabetes or type 2 diabetes likely results from adaptations that occur in several organs and tissues, including adipose, skeletal muscle, liver, and pancreas. Increased insulin sensitivity is an important link between increased PA, body composition, and metabolic health, and it is at this link where increases in PA and energy expenditure exert much of their effect on preventing metabolic disorders and improving symptoms of existing disease. In addition to improving insulin sensitivity, regular PA has several cardioprotective effects, especially for persons with metabolic dysfunction, and has been shown to elicit minimal adverse events in these populations. Effective PA prescription is contingent on an understanding of the underlying physiological adaptations and the differing responses to diverse modes and intensities of PA. This article highlights recent findings on the beneficial role of regular PA for improving and/or maintaining insulin sensitivity in persons with prediabetes. We also provide an evidence-informed prescription for the type, intensity, and duration of both resistance and aerobic PA in persons with prediabetes.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».