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Enregistrement W3127577646 · doi:10.26911/theijmed.v5i4.347

Meta-Analysis of the Effect of High-Intensity Interval Training in Increasing High-Density Lipoprotein Levels in Type 2 Diabetes Mellitus Patients

2021· article· en· W3127577646 sur OpenAlexaboutno aff
Sela Putri Adelita, Eti Poncorini Pamungkasari, Bhisma Murti

Notice bibliographique

RevueIndonesian Journal of Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-intensity interval trainingMedicineType 2 Diabetes MellitusIntensity (physics)Meta-analysisInternal medicineHigh-density lipoproteinDiabetes mellitusConfidence intervalInterval (graph theory)EndocrinologyMathematicsCholesterolPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus is one of the second biggest health problems. The Inter­natio­nal Dia­betes Feder­a­­tion said that diabetes cur­ren­­­tly affects 382 million people world­­­­­­­­­­­wide, with type 2 dia­betes mellitus (DM) being the larg­est pre­valence of 85-95% of the diabetes population. This study aimed to estimate the effect of high-inten­sity interval training (hiit) on increasing levels of high-density lipoprotein in patients with type 2 diabetes mellitus based on the results of several previous studies.Subjects and Method: This study was a meta-analysis and systematic study, with the follow­ing PICO Population =type 2 diabetes mellitus pati­ents aged 35-65 years. Inter­­­vention=HIIT. Com­p­a­r­ison = No HIIT. Outcome = increased levels of high-density lipoprotein. The articles used in this study were obtained from several databases, inclu­d­­­­­­ing PubMed, Science­Direct, and Google Scho­lar. The key­­­­words for finding articles were: "HIIT" OR "High­­-­Intensity interval Training" OR "Dia­betes Mellitus" OR "High-­­Density Lipo­pro­tein" AND "Randomized Control­­­led Trial". The articles included in this study were full-text with a randomized controlled trial. Articles were analyz­ed by PRISMA flow chart and Re­vMan 5.3.Results: A total of 9 articles reviewed in this meta-­analysis study originated from New York, Canada, France, Thailand, Berlin, Denmark, Aus­tralia, and the United Kingdom. Studies show­ed that high intensity interval training increased the levels of high density lipoproteins (Mean Diffe­rence= 0.01; 95% CI= 0.31 to 0.30; p= 0.970).Conclusion: High-intensity interval training increases high-density lipoprotein levels.Keywords: High-intensity interval training, type 2 diabetes mellitus, high-density lipoproteinCorrespondence: Sela Putri Adelita, Masters Program In Public Health, Universitas Sebelas Maret. Jl. Ir. Sutami 36A, Surakarta 57126, Central Java. Email: Sela­adelita558@gmail.com.Indonesian Journal of Medicine (2020), 05(04): 272-281https://doi.org/10.26911/theijmed.2020.05.04.02.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
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