209-OR: Physical Activity and Nerve Structure and Function in Patients with Long-Standing Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) is recommended for patients with diabetes to improve glycemic control. In prediabetes and T2D there is a causal relationship between PA and peripheral nerve health; however, the effect of PA on nerve structure and function in longstanding T1D is unclear. We aimed to determine the relationship between PA and small nerve fiber morphology, large nerve fiber function and cardiac autonomic function in this population. Data from 75 participants was collected as part of the Canadian Study of Longevity in T1D. Participants completed a physical exam, medical history and neuropathy assessment including nerve conduction studies (NCS), corneal confocal microscopy measurement of corneal nerve fiber length (CNFL) and assessment of heart rate variability. Participants also reported their daily PA from the preceding 12-months. There were 41(55%) female participants, mean ± SD age was 66 ± 8 years, median duration of diabetes was 54 [52,58] years, BMI was 26.6 ± 3.8, HbA1c of 7.3 ± 0.8. 65(89%) participants met the criteria for diagnosis of diabetic neuropathy. The weekly mean PA time was 156 ± 132 min and 35(47%) reported ≧150 minutes/week. PA time was associated with a greater cooling detection threshold (r=0.24; p=0.043), higher peroneal and sural amplitude (r=0.36; p=0.0017, rs=0.26; p=0.024) and conduction velocity (rs=0.28; p=0.015, r=0.23; p=0.050). Vibration perception threshold at the toe was inversely associated with PA (r=-0.31; p=0.025), whereas there was no association at the finger. There was no association between PA time and heart rate variability (r=-0.040; p=0.74) or CNFL (r=0.23; p=0.055). Linear regression for NCS, adjusting for age and A1c, showed that for each 30 min of PA there was an 0.09 mv higher peroneal amplitude (p=0.032) and 0.048 ms lower peroneal F-wave latency (p=0.022). In individuals with longstanding T1D, PA is associated with substantially better large nerve fiber function in the lower limbs and some better measures of small nerve fiber function. Disclosure E. J. H. Lewis: Board Member; Self; Nutarniq Corp, Board Member; Spouse/Partner; Nutarniq Corp, Research Support; Self; Canadian Institutes of Health Research. B. A. Perkins: Advisory Panel; Self; Abbott Diabetes, Boehringer Ingelheim International GmbH, Insulet Corporation, Novo Nordisk Canada Inc., Other Relationship; Self; Abbott Diabetes, Medtronic, Novo Nordisk Canada Inc. L. Lovblom: None. S. O. Lanctot: None. D. Scarr: None. N. Cardinez: None. A. Weisman: None. M. H. Brent: Advisory Panel; Self; Novartis Pharmaceuticals Canada Inc., Roche Canada, Research Support; Self; Bayer AG, Novartis Pharmaceuticals Canada Inc. V. Bril: Advisory Panel; Self; Akcea Therapeutics, Alnylam Pharmaceuticals, Inc., CSL Behring, Sanofi Genzyme, Consultant; Self; Janssen Research & Development, LLC, Research Support; Self; Takeda Canada. D. Cherney: Other Relationship; Self; AbbVie Inc., AstraZeneca, Bayer AG, Boehringer Ingelheim International GmbH, Janssen Scientific Affairs, LLC., Lilly Diabetes, Merck & Co., Inc., Mitsubishi-Tanabe, Maze Inc, Prometic, Novo Nordisk, Sanofi. Funding JDRF (17-2013-312)
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».