Nutritional Strategies to Prevent Hypoglycemia at Exercise in Diabetic Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Studies on nutritional strategies to prevent exercise-induced hypoglycemia in adolescents with type 1 diabetes are scarce. OBJECTIVE: This study aimed to compare the effect of two food strategies on blood glucose (BG) during and after 60 min of moderate-intensity exercise. METHODS: Subjects performed exercise 120 min after breakfast in three conditions: 1) standardized breakfast + preexercise placebo beverage (PL), 2) standardized breakfast + preexercise CHO beverage (8 mg of CHO·kg of body weight·min of exercise; CHO), or 3) protein-supplemented breakfast (8 mg of protein·kg of body weight·min of exercise added to the standardized breakfast) + preexercise placebo beverage (PROT). As soon as BG falls <4 mmol·L or symptomatic hypoglycemia occurred during exercise, the session was stopped and CHO tablets were provided to correct hypoglycemia. RESULTS: Ten subjects (age = 14.0 ± 1.5 yr) participated in all conditions. BG decreased by 6.0 ± 1.9, 1.0 ± 3.1, and 4.6 ± 1.9 mmol·L in PL, CHO, and PROT conditions, respectively (P < 0.05). The proportion of subjects reaching hypoglycemic values or sensations of hypoglycemia was significantly different between conditions with 4/10, 1/10, and 0/10 in the PL, CHO, and PROT conditions (P < 0.05). CONCLUSIONS: The preexercise CHO beverage induced the least dramatic BG decrease during exercise. The PROT breakfast induced an overall similar BG drop compared to PL, a larger BG drop compared to CHO, but a similar rate of hypoglycemia compared to CHO. Our results suggest that taking CHO supplement before unplanned exercise is still the best strategy to prevent exercise-induced hypoglycemia in an adolescent population. However, a protein supplement strategy may also have some benefits in limiting the rate of hypoglycemia during and immediately after exercise.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».