Locomotor Training and Factors Associated with Blood Glucose Regulation After Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with spinal cord injury (SCI) have increased rates of glucose intolerance, insulin insensitivity, and type II diabetes caused mainly by the deconditioning of paralyzed muscle. The purpose of this systematic review was to determine the effectiveness of locomotor training in individuals with SCI on blood glucose control. METHODS: We searched studies on locomotor training for individuals with SCI with outcomes of glucose, insulin, or outcomes that could change glucose handling (i.e. increases in muscle mass, shifts in muscle fiber type composition, changes in transport proteins, or enzymes involved in glucose metabolism) in PubMed and EMBASE. RESULTS: Eleven studies (10 with incomplete SCI; 1 with complete SCI) were included in our review. Locomotor training included body weight supported treadmill training (BWSTT) with manual or robotic assistance, with and without functional electrical stimulation (FES), or involved FES-assisted over ground training. Six months of locomotor training in individuals with SCI resulted in significant decreases in glucose (15%) and insulin (33%) areas under the curve during oral glucose tolerance tests. Two to twelve months of locomotor training reversed some of the muscle atrophy - with muscle being the site of most glucose consumption, this is important for glucose control. Training also increased capacity for glucose storage, enzymes involved in glucose phosphorylation (hexokinase) and oxidation (citrate synthase), and glucose transport proteins (GLUT-4). Fiber type composition shifted to a slower fiber type, which favors glucose handling. There were no effects on fat mass. CONCLUSION: Locomotor training in individuals with SCI (generally an incomplete injury) increases capacity to handle glucose and results in muscular changes that should reduce the risk of type II diabetes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».