The Benefits and Limits of Technological Advances in Glucose Management Around Physical Activity in Patients Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is highly recommended for patients living with type 1 diabetes (T1D) due to its varied health benefits. Nevertheless, glucose management, during and in the hours following exercise, represents a great challenge for these patients who most often end up leading a sedentary life style. Important technological advances in insulin delivery devices and glucose monitoring are now available and continue to progress. These technologies could be used to alleviate glucose management related to physical activity in T1D. Continuous glucose monitoring (CGM) helps patients observe the trends of glycemic fluctuations when exercising and in the following night to deal pre-emptively with hypoglycemic risks and treat hypoglycemic episodes in a timely manner. Insulin pumps offer the flexibility of adjusting insulin basal rates and boluses according to patient's specific needs around exercise. The artificial pancreas links CGM to pump through an intelligent hormone dosing algorithm to close the loop of glucose control and has thus the potential to ease the burden of exercise in T1D. This review will examine and discuss the literature related to physical activity practice using each of these technologies. The aim is to discuss their benefits as well as their limitations and finally the additional research needed in the future to optimize their use in T1D.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».