A Primary Care-Based Exercise Intervention to Improve Metabolic Risk Factors of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Prescribing exercise can be an efficacious and cost-effective way for primary care physicians to lower their patients' risk of cardiometabolic disease. Despite the expected benefits, program supervision and monitoring patient compliance remains a challenge, especially in rural settings. Remote monitoring technology could be a way of addressing these issues by increasing patient accountability without requiring more physician visits. PURPOSE: The purpose of the current randomized control trial was to examine the effect of a physician-supervised exercise prescription and the use of remote monitoring technology on blood sugar and lipid profiles in participants with metabolic syndrome. METHODS: Eighty-one men and women (mean age = 57) with metabolic syndrome in rural southwestern Ontario were randomized to a control group (n = 39; exercise prescription and paper-based exercise log) or intervention group (n = 44; exercise prescription and remote blood pressure, blood glucose, and exercise monitoring technology). Fasting blood was collected at baseline, 12, and 24 weeks for serum levels of total cholesterol (TCHL), low-density lipoprotein (LDL), high-density lipoprotein (HDL), triglycerides (TG), HbA1c and glucose (BG). Using SPSS Version 19.0, a one-way repeated measures ANOVA was used to assess for significant changes across time and between groups. RESULTS: A significant decrease in LDL was observed (p = 0.027) in both groups with time as the main effect. There was a trend towards decreased TCHL (p = 0.063) with time as the main effect. A trend towards increased HDL (p = 0.093) was demonstrated in the intervention group only. There were no significant changes in BG, HbA1c, or TG across time or between groups (p > 0.05). CONCLUSION: An exercise program with self-monitoring technology may help to improve HDL in patients with metabolic syndrome. In addition, an exercise prescription with either self-monitoring technology or a paper-based exercise log may help to improve LDL and TCHL. However, these are preliminary results at the 6-month mark of a one-year study and only include results from half of the study's total sample. As such, final results may differ from those presented here. Thank-you to CIHR for their generous funding.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».