Effect of resistance exercise on peripheral neuropathy in Type 2 diabetes mellitus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the improvement of neurological symptoms in patients with Type 2 diabetic peripheral neuropathy via resistance exercise. METHODS: =50). Resistance exercise was performed on the bioDensity™ resistance exercise instrument. The study graded the severity of diabetic peripheral neuropathy by the Toronto clinical scoring system (TCSS), and the improvement of diabetic peripheral neuropathy (DPN) was evaluated by the decline of the TCSS score. The observation group was treated with resistance exercise for 6 months. The changes of body mass index (BMI), waist circumference, hip circumference, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, fasting blood glucose (FBG), fasting insulin (FINS), glycosylated hemoglobin (HbA1C), total cholesterol (TC), glycerin trilaurate (TG), low density lipoprotein (LDL), high density lipoprotein (HDL), and TCSS score were compared between baseline and 3, 6 months of exercise. At the same time, the differences in sensory test scores, nerve reflex scores, and neurological symptom scores were compared between the baseline, 3 and 6 months, in the observation group. Except for resistance exercise, the other treatments in the control group were the same as those in the observation group. RESULTS: >0.05). CONCLUSIONS: After the intervention of resistance exercise, the blood glucose and DPN can be improved in a certain extent, and which can be popularized in Type 2 diabetes patients.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».