Association between metformin and physical activity with glucose control in adults with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To examine the combined association between metformin use and physical activity on HbA1c in adults with type 2 diabetes. Research Design and Methods Adults with type 2 diabetes from NHANES continuous survey (1999‐2018, n = 6447) were classified as active and inactive based on self‐reported engagement in moderate‐to‐vigorous or vigorous physical activity (MVPA or VigPA) and metformin use over the last month. Results There was a significant negative main effect of metformin usage on HbA1c levels, independent of whether individuals engaged in modest levels of MVPA or VigPA. Moreover, there was a higher prevalence of metformin users with a HbA1c < 6.5% than non‐metformin users with no differences by activity status (36.1%‐39.5% versus 24.9%‐29.7%, respectively). There was a significantly lower HbA1c level ( P = .007) and trend for a higher odds of having a HbA1c that achieved the clinical target of <7% (OR, 95% CI = 1.2, 1.0‐1.4, P = .06) in the MVPA than non‐MVPA group for only those not using metformin. For those using metformin, there was no difference in HbA1c levels by either MVPA or VigPA (both P > .05). Conclusions There appears to be independent benefits of metformin and regular physical activity on glucose control, but the impact of these two treatments are not necessarily additive. Based on this analyses, the benefit of physical activity on HbA1c levels in type 2 diabetes is likely more apparent in those not taking metformin, as compared to those who are.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».