584-P: Similar Variability in Pre- and Post-exercise Glucose Levels between Morning-Fasted and Afternoon-Fed Resistance Exercise in Adults with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise increases longevity and decreases the incidence/progression of diabetes-related complications for those with type 1 diabetes (T1D), but it complicates blood glucose management. Understanding variability in blood glucose response to exercise may help guide choices of exercise strategies for people with T1D. Our primary objective was to compare the variability in capillary glucose (CG) response to morning, fasted resistance exercise (AMre), to afternoon post-prandial exercise (PMre). We hypothesized that CG responses would be less variable during morning fasted RE. Methods: Seven participants [4F/3M; mean (SD): age = 29.1 (11.3) yrs; diabetes duration = 19.4 (6.7) yrs; HbA1c = 7.5 (0.7)%] completed a standardized resistance exercise protocol (3 sets of 8 repetitions of seven exercises involving all major muscle groups with 90 seconds between sets) three times in the morning (~7am) while in a fasted state and three times in the afternoon (~5pm) in a fed state. Sessions were performed in a random order with at least 48 hrs between sessions. Participants aimed for close consistency in the timing of the sessions, any associated meals (PMre only) and related insulin adjustments. To determine the intra-individual variability in CG response during AMre and PMre, as well as subsequent 30-minute recovery periods, we performed paired t-tests of the within-participant SD of the change in CG. Results: From the beginning to the end of RE, mean within-participant SD of CG change was 1.2 (0.5) and 1.9 (1.2) mmol/L during AMre and PMre respectively (p=0.08), and 1.2 (0.4) and 1.2 (1.2) mmol/L during subsequent 30-minute recovery periods (p=0.98). Conclusion: For adults with T1D the variability in CG response may be similar between AMre and PMre. More data are needed to clarify these effects. Disclosure R.Mcclure: None. C.J.Nitz: None. J.E.Yardley: Speaker's Bureau; Dexcom, Inc., Abbott. Funding LifeScan
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».