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Enregistrement W2151117790 · doi:10.1177/193229680900300439

Exercise and Glucose Metabolism in Persons with Diabetes Mellitus: Perspectives on the Role for Continuous Glucose Monitoring

2009· review· en· W2151117790 sur OpenAlexaff
Michael C. Riddell, Bruce A. Perkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Science and Technology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemicDiabetes mellitusMedicineAnaerobic exerciseContinuous glucose monitoringCarbohydrate metabolismGlucose homeostasisAerobic exerciseBlood Glucose Self-MonitoringType 2 Diabetes MellitusType 2 diabetesBlood sugar regulationPhysical exerciseEndocrinologyInternal medicinePhysical therapyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise causes profound changes in glucose homeostasis. For people with type 1 diabetes, aerobic exercise usually causes blood glucose concentration to drop rapidly, while anaerobic exercise may cause it to rise, thereby making glycemic control challenging. Having the capacity to know their glucose levels and the direction of change during exercise increases self-efficacy in these persons who are prone to hypo- and hyperglycemia. For people with type 2 diabetes, learning first hand that regular exercise improves glucose levels may be a motivating factor in getting them to be more active. Continuous glucose monitoring is a potentially useful adjunct to diabetes management for the active person with either forms of diabetes. This review aims to guide the reader to use this technology to its maximum advantage by providing an overview of technical features, performance characteristics, and clinical utility, all balanced against the limitations that may be more prominent during physical activity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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