Exercise-nutrient interactions for improved postprandial glycemic control and insulin sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is a rapidly growing yet largely preventable chronic disease. Exaggerated increases in blood glucose concentration following meals is a primary contributor to many long-term complications of the disease that decrease quality of life and reduce lifespan. Adverse health consequences also manifest years prior to the development of T2D due to underlying insulin resistance and exaggerated postprandial concentrations of the glucose-lowering hormone insulin. Postprandial hyperglycemic and hyperinsulinemic excursions can be improved by exercise, which contributes to the well-established benefits of physical activity for the prevention and treatment of T2D. The aim of this review is to describe the postprandial dysmetabolism that occurs in individuals at risk for and with T2D, and highlight how acute and chronic exercise can lower postprandial glucose and insulin excursions. In addition to describing the effects of traditional moderate-intensity continuous exercise on glycemic control, we highlight other forms of activity including low-intensity walking, high-intensity interval exercise, and resistance training. In an effort to improve knowledge translation and implementation of exercise for maximal glycemic benefits, we also describe how timing of exercise around meals and post-exercise nutrition can modify acute and chronic effects of exercise on glycemic control and insulin sensitivity. Novelty: Exaggerated postprandial blood glucose and insulin excursions are associated with disease risk. Both a single session and repeated sessions of exercise improve postprandial glycemic control in individuals with and without T2D. The glycemic benefits of exercise can be enhanced by considering the timing and macronutrient composition of meals around exercise.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».