Sex Differences in the Feasibility of Aerobic Exercise Training for Improving Cardiometabolic Health Outcomes in Adults with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Females with type 2 diabetes (T2D) have a 25–50% greater risk of developing cardiovascular disease compared with males. While aerobic exercise training is effective for improving cardiometabolic health outcomes, there is limited sex-segregated evidence on the feasibility of aerobic training in adults with T2D. A secondary analysis of a 12-week randomized controlled trial examining aerobic training in inactive adults with T2D was conducted. Feasibility outcomes were recruitment, retention, treatment fidelity, and safety. Sex differences and intervention effects were assessed using two-way analyses of variances. Thirty-five participants (14 females) were recruited. The recruitment rate was significantly lower among females (9% versus 18%; p = 0.022). Females in the intervention were less adherent (50% versus 93%; p = 0.016), and experienced minor adverse events more frequently (0.08% versus 0.03%; p = 0.003). Aerobically trained females experienced clinically meaningful reductions in pulse wave velocity (−1.25 m/s, 95%CI [−2.54, 0.04]; p = 0.648), and significantly greater reductions in brachial systolic pressure (−9 mmHg, 95%CI (3, 15); p = 0.011) and waist circumference (−3.8 cm, 95%CI (1.6, 6.1); p < 0.001) than males. To enhance the feasibility of future trials, targeted strategies to improve female recruitment and adherence are needed. Females with T2D may experience greater cardiometabolic health improvements from aerobic training than males.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».