Effects of subtracting sitting versus adding exercise on glycemic control and variability in sedentary office workers
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that, like adding exercise, reducing sitting time may improve cardiometabolic health. There has not been a direct comparison of the 2 strategies with energy expenditure held constant. The purpose of this study was to compare fasting and postmeal glucose and insulin concentrations in response to a day with frequent breaks from sitting but no exercise versus considerable sitting plus moderate exercise. Ten sedentary overweight/obese office workers were tested in 3 conditions: (i) walking per activity guidelines (AGW): sitting for majority of workday with a 30 min pre-lunch walk; (ii) frequent long breaks (FLB): no structured exercise but frequent breaks from sitting during workday with energy expenditure matched to AGW; and (iii) frequent short breaks (FSB): number of breaks matched to FLB, but duration of breaks were shorter. Plasma glucose and insulin areas under the curve were measured in response to a meal tolerance test (MTT) at the end of the workday and interstitial glucose was evaluated throughout the day and overnight using continuous glucose monitoring. Using repeated-measures linear mixed models, area under the curve of plasma glucose or insulin after the MTT was not different between conditions. Glycemic variability was lower in FLB compared with AGW (p < 0.05), and nocturnal duration of elevated glucose (>7.8 mmol/L) was shorter after FLB (2.5 ± 2.5 min) than AGW (32.7 ± 16.4 min) or FSB (45.6 ± 29.6 min, p = 0.05). When energy expenditure was matched, breaks from sitting approximated the effects of moderate-intensity exercise on postmeal glucose and insulin responses and more effectively constrained glycemic variability.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».