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Enregistrement W2980108271 · doi:10.71781/32283

Comparaison de deux stratégies d'apport en glucides pour améliorer le contrôle de la glycémie pendant l'activité physique chez les adolescents et adultes atteints de diabète de type 1

2020· dissertation· fr· W2980108271 sur OpenAlexfundno aff
Lucas Goulet-Gélinas

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Society for Pediatric and Adolescent DiabetesDiabetes Canada
Mots-clésHumanitiesGynecologyMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’activité physique (AP) est liée à plusieurs bénéfices pour la santé chez les personnes atteintes de diabète de type 1 (DT1), mais elles sont peu actives dû à la peur des hypoglycémies liée à l’AP. Un apport en glucides est souvent requis pour prévenir les hypoglycémies lors d’une AP, mais il y a un manque de connaissances quant à la quantité à consommer et la distribution temporelle idéales des glucides. Notre objectif est de comparer l’efficacité de 2 stratégies de collation pour maintenir la glycémie dans les cibles (4,0 - 10,0 mmol/L) lors d’une AP chez les adolescents et adultes avec le DT1. Les participants (N=33) ont effectué 2 interventions durant lesquelles une heure d’ergocycle à intensité moyenne a été réalisée. Ils consommaient un apport en glucides de 0,5g/kg du poids corporel et cet apport était aléatoirement consommé en une prise unique (PU) avant l’AP ou en une prise répartie (PR) avant et pendant l’AP. La GC était mesurée toutes les 10 minutes durant l’AP. Quatre participants ont eu une hypoglycémie durant l’AP avec la PU comparativement à 6 participants pour la PR (P=0,42). Il n’y avait pas de différence significative pour le pourcentage de temps passé dans les cibles entre les deux stratégies (PU : 75 ± 35%; PR : 87 ± 26%; P=0,12). Nos résultats suggèrent qu’un apport en glucide de 0.5g/kg du poids corporel est une option raisonnable pour une AP d’intensité moyenne d’une heure. Les deux stratégies sont similaires pour prévenir les hypoglycémies lors de l’AP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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