Effective Exercise Modality to Reduce Insulin Resistance in Women With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate whether a combined resistance and aerobic training program would improve insulin sensitivity compared with aerobic training alone in postmenopausal women with type 2 diabetes. A second objective was to relate the improved insulin sensitivity to changes in abdominal adipose tissue (AT) and thigh muscle density. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 28 obese postmenopausal women with type 2 diabetes were randomly assigned to one of three 16-week treatments: control, aerobic only training (Ae only), or aerobic plus resistance training (Ae+RT). Pre- and posttreatment outcome measures included glucose disposal by hyperinsulinemic-euglycemic clamp and computed tomography scans of abdominal AT and mid-thigh skeletal muscle. RESULTS: Glucose infusion rates increased significantly (P < 0.05) in the Ae+RT group. Both exercise groups had reduced abdominal subcutaneous and visceral AT and increased muscle density. The Ae+RT training group exhibited a significantly greater increase in muscle density than the Ae only group. Improved glucose disposal was independently associated with changes in subcutaneous AT, visceral AT, and muscle density. Muscle density retained a relationship with glucose disposal after controlling for abdominal AT. CONCLUSIONS: Adding resistance training to aerobic training enhanced glucose disposal in postmenopausal women with type 2 diabetes. The improved insulin sensitivity is related to loss of abdominal subcutaneous and visceral AT and to increased muscle density.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».