Exercise is Medicine—The Importance of Physical Activity, Exercise Training, Cardiorespiratory Fitness, and Obesity in the Prevention and Treatment of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes has reached epidemic proportions worldwide and is associated with increased risk for cardiovascular diseases and premature mortality. Diet and physical activity (PA)-based lifestyle interventions have been shown to prevent progression to type 2 diabetes in patients at high risk. Regular PA substantially reduces the risk for type 2 diabetes and a high level of PA is associated with a substantial reduction in type 2 diabetes risk. In addition, there is strong evidence suggesting a steep inverse relationship between both PA and cardiorespiratory fitness (CRF) and mortality in patients with type 2 diabetes. Of particular concern is the dramatic, steep increase in mortality among patients with low CRF. An important point is that obese individuals who are at least moderately fit have a lower mortality risk than those who are normal weight but unfit. A large body of evidence demonstrates that exercise improves glycemic control in type 2 diabetes; the greatest improvements are achieved with combined aerobic and resistance training. A primary goal of public health strategies is to promote PA and move patients out of the least fit, high-risk cohort by increasing PA among the least active. Any plan to deal with the global epidemic of type 2 diabetes must give major attention to low PA and how this can be reversed in the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».