Physical activity and cardiometabolic health in adolescents with type 2 diabetes: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Youth living with type 2 diabetes display increased risk of cardiovascular disease (CVD). It is unclear if regular physical activity (PA) modifies this risk. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We compared CVD risk factors in a cross-sectional study of 164 youth with type 2 diabetes stratified according to weekly vigorous-intensity PA. Outcomes were hemoglobin A1c (HbA1c), ambulatory blood pressure (BP; ambulatory 24-hour readings), plasma lipoproteins, and albuminuria. The main exposure, vigorous-intensity PA, was quantified with the Adolescent Physical Activity Recall Questionnaire. RESULTS: Youth were 15±3 years, and 78% lived rurally and 68% were female, with a mean body mass index (BMI) Z-score of 2.4±1.1 and a mean HbA1c of 9.6% ±2.6%. Youth who participated in regular vigorous-intensity PA (40%; n=67) achieved nearly twice the dose of PA than peers who did not (62 vs 34 metabolic equivalent score-hour/week, p=0.001). After adjusting for duration of diabetes, BMI Z-score, sex, and smoking, youth who engaged in vigorous-intensity PA displayed lower HbA1c (9.1% vs 9.9%, p=0.052), diastolic BP (70 mm Hg vs 73 mm Hg, p=0.002), diastolic load (20% vs 26%, p=0.023), and mean arterial pressure (87.3 mm Hg vs 90.3 mm Hg, p<0.01), compared with youth who did not. Compared with youth who did not participate in regular vigorous-intensity PA, those who did also displayed lower odds of albuminuria after adjusting for duration of diabetes, sex, smoking, rural residence, and BMI Z-score (adjusted OR: 0.40, 95% CI 0.19 to 0.84). CONCLUSIONS: Among youth with type 2 diabetes, participation in vigorous-intensity PA is associated with lower CVD risk.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».