Peak performance: Putting type 1 diabetes management recommendations for athletes to the test
Notice bibliographique
Résumé
Background: Athletes with type 1 diabetes (T1D) face unique challenges to maintain optimal glucose levels and therefore require tailored guidance from their healthcare providers. Herein, we aim to summarize and compare recommendations targeted at T1D management in athletes in commonly used clinical practice guidelines and topical position statements. The objective is to assess if the available recommendations are comprehensive enough for athletes to apply to high-performance sport. Methods: From seven clinical practice guidelines and positions statements, we identified recommendations relevant to athletes with T1D, based on a specific hierarchy. For included recommendations, we extracted relevant information including the year of publication, author(s), chapter name or number, text for the recommendation, and level of evidence. Based, on the clinical topic covered, we grouped included recommendations to five themes. Results: = 18). The 2018 Diabetes Canada and 2021 American Diabetic Association guidelines linked recommendations directly with levels and grades of evidence. None of the recommendations had level 1 or grade A evidence. Three recommendations from Diabetes Canada reported level 2, grade B evidence. American Diabetic Association reported 1 recommendation with grade B evidence, and 2 recommendations with grade C evidence. Conclusions: There is an opportunity for expansion of clinical practice guidelines to increase the depth and breadth of recommendations for high performance athletes with T1D.
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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 | 0,039 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».