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Enregistrement W4318542461 · doi:10.1080/17461391.2023.2174452

Investigating sensor location on the effectiveness of continuous glucose monitoring during exercise in a non‐diabetic population

2023· article· en· W4318542461 sur OpenAlexaff
Alexandra M. Coates, Jeremy N. Cohen, Jamie F. Burr

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Sport Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCyclingContinuous glucose monitoringStimulationVastus medialisPopulationDiabetes mellitusPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineCardiologyPhysical therapyElectromyographyEndocrinologyType 1 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The purpose of this investigation was to evaluate whether continuous glucose monitoring (CGM) sensors worn on the active muscle may provide enhanced insight into glucose control in non‐diabetic participants during cycling exercise compared to traditional sensor placement on the arm. Data from 9 healthy participants (F:3) was recorded using CGM sensors on the arm ( triceps brachii ) and leg ( vastus medialis ) following 100 g glucose ingestion during 30 min experimental visits of: resting control, graded cycling, electrically stimulated quadriceps contractions, and passive whole‐body heating. Finger capillary glucose was used to assess sensor accuracy. Under control conditions, the traditional arm sensor better reflected capillary glucose, with a mean absolute relative difference (MARD) of 12.4 ± 9.3% versus 18.3 ± 11.4% in the leg ( P = 0.02). For the intended use during exercise, the sensor‐site difference was attenuated, with similar MARDs during cycling (arm:15.5 ± 12% versus leg:16.7 ± 10.8%, P = 0.96) and quadriceps stimulation (arm:15.5 ± 14.8% versus leg:13.9 ± 9.5%, P = 0.9). At rest, glucose at the leg was consistently lower than the arm ( P = 0.01); whereas, during graded cycling, the leg‐glucose was lower only after maximal intensity exercise ( P = 0.02). There was no difference between sensors during quadriceps stimulation ( P = 0.8). Passive heating caused leg‐skin temperature to increase by 3.1 ± 1.8°C versus 1.1 ± 0.72°C at the arm ( P = 0.002), elevating MARD in the leg (23.5 ± 16.2%) and lowering glucose in the leg ( P < 0.001). At rest, traditional placement of CGM sensors on the arm may best reflect blood glucose; however, during cycling, placement on the leg may offer greater insight to working muscle glucose concentrations, and this is likely due to greater blood‐flow rather than muscle contractions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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