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Enregistrement W2157038688 · doi:10.3389/fendo.2013.00003

Community-Based Physical Activity Interventions for Treatment of Type 2 Diabetes: A Systematic Review with Meta-Analysis

2013· review· en· W2157038688 sur OpenAlexaff
Ronald C. Plotnikoff, Sarah A. Costigan, Nandini Karunamuni, David R. Lubans

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésPsychological interventionMeta-analysisMedicineType 2 diabetesDiabetes mellitusMEDLINESystematic reviewGerontologyInternal medicineEnvironmental healthEndocrinologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence suggests engaging in regular physical activity (PA) can have beneficial outcomes for adults with type 2 diabetes (TD2), including weight loss, reduction of medication usage and improvements in hemoglobin A1c (HbA1c)/fasting glucose. While a number of clinical-based PA interventions exist, community-based approaches are limited. The objective of this study is to conduct a systematic review with meta-analysis to assess the effectiveness of community-based PA interventions for the treatment of TD2 in adult populations. A search of peer-reviewed publications from 2002 to June 2012 was conducted across several electronic databases to identify interventions evaluated in community settings. Twenty-two studies were identified, and 11 studies reporting HbA1c as an outcome measure were pooled in the meta-analysis. Risk of bias assessment was also conducted. The findings demonstrate community-based PA interventions can be effective in producing increases in PA. Meta-analysis revealed a lowering of HbA1c levels by -0.32% [95% CI -0.65, 0.01], which approached statistical significance (p < 0.06). Our findings can guide future PA community-based interventions in adult populations diagnosed with TD2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations68
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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