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Enregistrement W3113196552 · doi:10.2337/dc20-1554

Carbohydrate Requirements for Prolonged, Fasted Exercise With and Without Basal Rate Reductions in Adults With Type 1 Diabetes on Continuous Subcutaneous Insulin Infusion

2020· article· en· W3113196552 sur OpenAlexaff
Sarah McGaugh, Dessi P. Zaharieva, Rubin Pooni, Ninoschka C. D’Souza, Todd Vienneau, Trang T. Ly, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensLMC Diabetes & Endocrinology (Canada)York University
Organismes subventionnairesInsulet Corporation
Mots-clésBasal (medicine)MedicineCarbohydrateInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitusCrossover studyInsulinType 2 diabetesType 1 diabetesCarbohydrate metabolismBasal metabolic ratePhysical exercisePlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Exercising while fasted with type 1 diabetes facilitates weight loss; however, the best strategy to maintain glucose stability remains unclear. RESEARCH DESIGN AND METHODS Fifteen adults on continuous subcutaneous insulin infusion completed three sessions of fasted walking (120 min at 45% VO2max) in a randomized crossover design: 50% basal rate reduction, set 90 min pre-exercise (−90min50%BRR); usual basal rate with carbohydrate intake of 0.3 g/kg/h (CHO-only); and combined 50% basal rate reduction set at exercise onset with carbohydrate intake of 0.3 g/kg/h (Combo). RESULTS Combo had a smaller change in glucose (5 ± 47 mg/dL) versus CHO-only (−49 ± 61 mg/dL, P = 0.03) or −90min50%BRR (−34 ± 45 mg/dL). The −90min50%BRR strategy produced higher β-hydroxybutyrate levels (0.4 ± 0.3 vs. 0.1 ± 0.1 mmol/L) and greater fat oxidation (0.51 ± 0.2 vs. 0.39 ± 0.1 g/min) than CHO-only (both P < 0.05). CONCLUSIONS All strategies examined produced stable glycemia for fasted exercise, but a 50% basal rate reduction, set 90 min pre-exercise, eliminates carbohydrate needs and enhances fat oxidation better than carbohydrate feeding with or without a basal rate reduction set at exercise onset.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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