1247-P: Physical Activity and Cardiometabolic Health in Youth with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Youth living with type 2 diabetes (T2D) are characterized by an increased cardiovascular disease (CVD) risk profile. It is unclear if regular vigorous intensity physical activity (PA) modifies this CVD risk. Methods: Using a cross-sectional design, we compared cardiometabolic risk factors among 164 youth with T2D from the The Improving renal Complications in Adolescents with T2D through REsearch (iCARE) cohort, stratified according to participation in vigorous intensity organized sport. Outcomes of interest were HbA1c, ambulatory blood pressure (BP) parameters from 24 hr monitoring, hypertension according to 2017 American Academy of Pediatrics criteria and albuminuria determined from first morning urine samples. The main exposure, regular (≥ 3 days/week) participation in vigorous intensity organized sport was determined from a validated questionnaire (Adolescent Physical Activity Questionnaire). Results: Youth were 15 ± 3 yrs, 78% lived in a rural town, 68% were girls, mean BMI Z score was 2.4 ± 1.1 and mean HbA1c was 9.6 ± 2.6%. Youth that participated in regular vigorous intensity organized sport (40%; n=67) achieved nearly twice the dose of PA than less active peers (176 vs. 108 MET-HR/week; p=0.001). After adjusting for duration of diabetes, BMI Z score, sex and current smoking status, youth with T2D who engaged in regular vigorous intensity organized sport displayed lower HbA1c (9.1%, vs. 9.9% p = 0.052), diastolic BP (70 vs. 73 mmHg, p = 0.002) and diastolic load (20 vs. 26%, p = 0.023). Compared to youth that did not participate in regular vigorous intensity organized sport, those who did displayed a lower odds of albuminuria (OR: 0.40 95% CI: 0.19-0.84) and hypertension (OR: 0.39 95% CI: 0.16-0.95). Conclusions: Among youth living with T2D, self-reported frequent participation in vigorous organized sport is associated with lower CVD risk. These data need to be confirmed with prospective observational and experimental data. Disclosure J.L. Slaght: None. A. Dart: None. T. Blydt-Hansen: None. E. Sellers: None. B. Wicklow: None. J. Mcgavock: None. Funding Diabetes Canada (OG-3-11-3354-AD); Heart and Stroke Foundation of Canada; Canadian Institutes of Health Research (MOP-142309)
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».