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Enregistrement W4297294420 · doi:10.3389/fendo.2022.953879

Prevalence of nocturnal hypoglycemia in free-living conditions in adults with type 1 diabetes: What is the impact of daily physical activity?

2022· article· en· W4297294420 sur OpenAlexafffund
Joséphine Molveau, Rémi Rabasa‐Lhoret, Étienne Myette‐Côté, Virginie Messier, Corinne Suppère, Kathryn J. Potter, Elsa Heyman, Sémah Tagougui

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesInstitut de Recherche Clinique De Montréal
Mots-clésHypoglycemiaNocturnalMedicineType 1 diabetesGlycemicMealDiabetes mellitusInsulinType 2 diabetesInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Studies investigating strategies to limit the risk of nocturnal hypoglycemia associated with physical activity (PA) are scarce and have been conducted in standardized, controlled conditions in people with type 1 diabetes (T1D). This study sought to investigate the effect of daily PA level on nocturnal glucose management in free-living conditions while taking into consideration reported mitigation strategies to limit the risk of nocturnal hyoglycemia in people with T1D. Methods: : 7.6 ± 0.8%), 20-60 years old, living with T1D, were collected. One week of continuous glucose monitoring and PA (assessed using an accelerometer) were collected in free-living conditions. Nocturnal glucose values (midnight-6:00 am) following an active day "ACT" and a less active day "L-ACT" were analyzed to assess the time spent within the different glycemic target zones (<3.9 mmol/L; 3.9 - 10.0 mmol/L and >10.0 mmol/L) between conditions. Self-reported data about mitigation strategies applied to reduce the risk of nocturnal hypoglycemia was also analyzed. Results: Only 44% of participants reported applying a carbohydrate- or insulin-based strategy to limit the risk of nocturnal hypoglycemia on ACT day. Nocturnal hypoglycemia occurrences were comparable on ACT night versus on L-ACT night. Additional post-meal carbohydrate intake was higher on evenings following ACT (27.7 ± 15.6 g, ACT vs. 19.5 ± 11.0 g, L-ACT; P=0.045), but was frequently associated with an insulin bolus (70% of participants). Nocturnal hypoglycemia the night following ACT occurred mostly in people who administrated an additional insulin bolus before midnight (3 out of 5 participants with nocturnal hypoglycemia). Conclusions: Although people with T1D seem to be aware of the increased risk of nocturnal hypoglycemia associated with PA, the risk associated with additional insulin boluses may not be as clear. Most participants did not report using compensation strategies to reduce the risk of PA related late-onset hypoglycemia which may be because they did not consider habitual PA as something requiring treatment adjustments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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