Impact of type 2 diabetes on cardiorespiratory function and exercise performance
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine the impact of well-controlled uncomplicated type 2 diabetes (T2D) on exercise performance. Ten obese sedentary men with T2D and nine control participants without diabetes matched for age, sex, and body mass index were recruited. Anthropometric characteristics, blood samples, resting cardiac, and pulmonary functions and maximal oxygen uptake (VO2max) and ventilatory threshold were measured on a first visit. On the four subsequent visits, participants (diabetics: n = 6; controls: n = 7) performed step transitions (6 min) of moderate-intensity exercise on an upright cycle ergometer from unloaded pedaling to 80% of ventilatory threshold. VO2 (τVO2) and HR (τHR) kinetics were characterized with a mono-exponential model. VO2max (27.0 ± 3.4 vs. 26.7 ± 5.0 mL kg−1 min−1; P = 0.85), τVO2 (43 ± 6 vs. 43 ± 10 sec; P = 0.73), and τHR (42 ± 17 vs. 43 ± 13 sec; P = 0.94) were similar between diabetics and controls respectively. The remaining variables were also similar between groups, with the exception of lower maximal systolic blood pressure in diabetics (P = 0.047). These results suggest that well-controlled T2D is not associated with a reduction in VO2max or slower τVO2 and τHR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».