Cardiovascular Health Benefits of Exercise Training in Persons Living with Type 1 Diabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Exercise is advocated in the management of type 1 diabetes (T1D), but the effects of different forms of exercise training on cardiovascular risk factors in T1D still remain unclear. The aim of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis on exercise training for cardiovascular risk factors in T1D. Six electronic databases were systematically searched for randomized or non-randomized controlled studies reporting associations between exercise training and cardiovascular risk factors in T1D. Weighted mean differences (WMD) of each cardiovascular risk factor between exercise groups and control groups were calculated using a random effects model. A total of 24 studies reported the effects of exercise training on cardiovascular risk factors. Exercise training increased maximal aerobic power (3.01 mL·kg−1·min−1, 95% confidence interval, CI, 0.94 to 6.38) and reduced glycated hemoglobin (HbA1c; −0.45%, 95% CI −0.73 to −0.17), daily insulin dosage (−0.88 U·kg−1, 95% CI −1.27 to −0.48), and total cholesterol (−0.38 mmol·L−1, 95% CI −0.71 to −0.04). Exercise training did not lead to consistent changes in body mass index (BMI), blood pressure, triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), or low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). In persons living with T1D, exercise training is associated with a beneficial cardiovascular profile, including improvements in lipid profile, glycemic control (decreased daily insulin dosage and HbA1c), and aerobic fitness.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».