Association of aerobic fitness level with exercise‐induced hypoglycaemia in Type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine the impact of physical fitness level on hypoglycaemia risk during exercise in people with Type 1 diabetes. METHODS: A total of 44 patients [34 adults (aged 22-70 years) and 10 adolescents (aged 12-18 years)] with Type 1 diabetes, treated with insulin pump therapy, underwent a standardized exercise session. Cardiorespiratory fitness (maximum oxygen uptake) was measured and classified, based on established norms for age and sex, into either poor (< 25th percentile) or good fitness level (> 25th percentile). Plasma glucose levels were measured every 10 min, each patient performed physical activity at 60% maximum oxygen uptake either on a treadmill for 1 h or on a bicycle for 30 min. Frequency of hypoglycaemia (plasma glucose < 4 mmol/l) and decline in plasma glucose levels during exercise were assessed. RESULTS: In all, 23 patients had a good exercise fitness level. Hypoglycaemic events occurred in 17/23 patients (74.0%) in the good fitness level group compared with 8/21 patients (38.0%) in the poor fitness level group (P = 0.02). Both groups had similar pre-exercise plasma glucose levels. The plasma glucose values during exercise in the good fitness level group compared with the poor fitness level group were: plasma glucose nadir 3.9 ± 1.6 vs 5.5 ± 2.4 mmol/l (P = 0.01) and plasma glucose change -4.6 ± 3.4 vs. -2.1 ± 3.1 mmol/l (P = 0.01). The correlation between the plasma glucose nadir and maximum oxygen uptake was r = -0.38 (P = 0.01). CONCLUSIONS: Patients with good fitness level seem to be more prone to hypoglycaemia during exercise. This could be the result of better insulin sensitivity and the fact that they tend to exercise at greater work thresholds. These results are a step toward a better understanding of the association between physical fitness and exercise-induced hypoglycaemia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».