Habitual Hot-Tub Bathing and Cardiovascular Risk Factors in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies suggested that heat therapy, including sauna or hot-tub bathing, was associated with improved glycemia and other risk factors for cardiovascular diseases. This study aimed to assess the influences of the habit of hot-tub bathing on cardiovascular risk factors in patients with type 2 diabetes in a real-world setting. Methods: In this cross-sectional study, we enrolled the patients with type 2 diabetes who regularly visited the outpatient clinic between October 2018 and March 2019. We obtained the information on the habit of hot-tub bathing by using a self-reported questionnaire. The results of anthropometric measurements, blood tests and medications were obtained from the medical charts. We divided the patients into three groups according to the frequency of hot-tub bathing as follows; group 1: ≥ 4 times a week, group 2: < 4 times a week, ≥ 1 time a week, group 3: < 1 time a week. The biomarkers were compared among the groups by one-way analysis of variance. Multiple linear regression analyses were performed to adjust for confounding variables. Results: We enrolled 1,297 patients. There were significant differences in body mass index (group1: 25.5 ± 5.0, group 2: 26.0 ± 5.4, group 3: 26.7 ± 6.0, P = 0.025), diastolic blood pressure (73 ± 12, 75 ± 12, 77 ± 13, P = 0.001) and hemoglobin A1c (7.10 ± 0.97, 7.20 ± 1.11, 7.36 ± 1.67, P = 0.012). Multiple regression analysis revealed that the frequency of hot-tub bathing was a significant determinant of hemoglobin A1c, body mass index and diastolic blood pressure. Conclusions: In this real-world study, habitual hot-tub bathing was associated with slight improvements in glycemia, obesity and diastolic blood pressure, and thus, can be a possible lifestyle intervention in patients with type 2 diabetes.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».