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Enregistrement W3135389763 · doi:10.1186/s12933-021-01255-0

Association between physical activity level and cardiovascular risk factors in adolescents living with type 1 diabetes mellitus: a cross-sectional study

2021· article· en· W3135389763 sur OpenAlexafffund
Nana Wu, Shannon S. D. Bredin, Veronica Jamnik, Michael S. Koehle, Yanfei Guan, Erin M. Shellington, Yongfeng Li, Jun Li, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensYork UniversitySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity Postgraduate ProgrammeUniversity of British ColumbiaChina Scholarship Council
Mots-clésMedicineCross-sectional studyInternal medicineDiabetes mellitusQuartileType 1 diabetesUnivariate analysisAngiologyObservational studyBayesian multivariate linear regressionBlood pressureMultivariate analysisEndocrinologyLinear regressionConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Type 1 diabetes mellitus (T1DM) is associated with an increased risk for cardiovascular disease (CVD) related morbidity and premature mortality. Regular physical activity plays an important role in the primary and secondary prevention of CVD, improving overall health and wellbeing. Previous observational studies have examined the associations between self-reported physical activity and CVD risk factors in largely adult Caucasian populations. However, limited work has evaluated the relationship between objectively measured physical activity and CVD risk factors in other ethnicities, particularly Chinese youth living with T1DM. Methods This cross-sectional study assessed CVD risk factors, physical activity, and aerobic fitness (and their associations) in Chinese youth living with T1DM (n = 48) and peers (n = 19) without T1DM. Primary outcomes included blood pressure, lipid profiles, and physical activity (accelerometry). Statistical differences between groups were determined with chi-square, independent-samples t-tests, or analysis of covariance. The associations between aerobic fitness, daily physical activity variables, and CVD risk factors were assessed with univariate and multivariate linear regression analyses. Results Results were summarized using means and standard deviation (SD) for normally distributed variables and medians and 25–75th quartile for non-normally distributed variables. In comparison to peers without diabetes, youth living with T1DM showed higher levels of total cholesterol (3.14 ± 0.67 vs. 4.03 ± 0.81 mmol·L -1 , p = 0.001), low-density lipoprotein cholesterol (1.74 ± 0.38 vs. 2.31 ± 0.72 mmol·L -1 , p = 0.005), and triglycerides (0.60 ± 0.40 vs. 0.89 ± 0.31 mmol·L -1 p = 0.012), and lower maximal oxygen power (44.43 ± 8.29 vs. 35.48 ± 8.72 mL·kg -1 ·min -1 , p = 0.003), total physical activity counts (451.01 ± 133.52 vs. 346.87 ± 101.97 counts·min -1 , p = 0.004), metabolic equivalents (METs) (2.41 ± 0.60 vs. 2.09 ± 0.41 METs, p = 0.033), moderate-to-vigorous intensity physical activity [MVPA: 89.57 (61.00–124.14) vs (53.19 (35.68–63.16) min, p = 0.001], and the percentage of time spent in MVPA [11.91 (7.74–16.22) vs 8.56 (6.18–10.12) %, p = 0.038]. The level of high-density lipoprotein cholesterol was positively associated with METs (β = 0.29, p = 0.030, model R 2 = 0.168), and the level of triglycerides was negatively associated with physical activity counts (β = − 0.001, p = 0.018, model R 2 = 0.205) and METs (β = − 0.359, p = 0.015, model R 2 = 0.208), and positively associated with time spent in sedentary behaviour (β = 0.002, p = 0.041, model R 2 = 0.156) in persons living with T1DM. Conclusions Chinese youth with T1DM, despite their young age and short duration of diabetes, present early signs of CVD risk, as well as low physical activity levels and cardiorespiratory fitness compared to apparently healthy peers without diabetes. Regular physical activity is associated with a beneficial cardiovascular profile in T1DM, including improvements in lipid profile. Thus, physical activity participation should be widely promoted in youth living with T1DM.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations50
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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