The COVID-19 lockdown does not necessarily worsen diabetes control, in spite of lower physical activity — a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This review aimed to synthesize evidence on the impact of the COVID-19 lockdown on the glycaemic control, physical activity, and diet of diabetic patients. MATERIAL AND METHODS: Two electronic databases (PubMed and Scopus) were searched from January 2020 to February 2021. A total of 161 unique records were retrieved. Out of these, 25 articles met the eligibility criteria and were included in the final review. The quality of the studies was assessed by using the modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies. RESULTS: Out of the 25 studies included in the review, 18 (72%) were cross sectional, 5 (20%) were retrospective analyses, and 2 (8%) were cohort studies. Thirteen studies included type I diabetics, 8 studies included type2 diabetics, and 4 studies included both. In the quality assessment, 17 (68%) of the studies met the criteria of satisfactory quality. Overall glycaemic parameters were improved during the lockdown. Dietary patterns were affected during the lockdown, but the direction of change- either negative or positive- could not be inferred. However, physical activity patterns were found to be deteriorated during the lockdown. CONCLUSION: The review found that lockdowns for curbing COVID-19 had no negative impact on glucose control, while there was a decline in the physical activity among diabetics. Furthermore, available studies are subject to various biases, which calls for robust studies in future with representative samples. There is also a need to promote physical activity and a healthy diet among diabetic patients, with follow-up through telemedicine during such confinement periods.
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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 | 0,010 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».