MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4383683310 · doi:10.58931/cdet.2023.1213

Resistance Exercise in the Context of Type 1 Diabetes

2023· article· en· W4383683310 sur OpenAlexaff
Jane E. Yardley

Notice bibliographique

RevueCanadian Diabetes & Endocrinology Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoglycemiaAerobic exerciseMedicineGlycemicContext (archaeology)LongevityAthletesInsulin resistanceDiabetes mellitusType 2 diabetesType 1 diabetesPopulationGerontologyElite athletesPhysical exercisePhysical therapyEndocrinologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise and physical activity are associated with many benefits for individuals with type 1 diabetes (T1D), including increased longevity and a decrease in the incidence/severity of diabetes-related complications. Unfortunately, these activities (and aerobic exercise in particular) also increase the risk of hypoglycemia and glycemic variability, both of which act as barriers to being more active in this population. Resistance exercise is an often-overlooked activity, as historically it has been seen in training reserved for elite athletes. For individuals with T1D, it is associated with a multitude of benefits including a reduced risk of hypoglycemia during activity. With improved insulin formulations and rapid increases in technology to manage T1D, people with this condition are living longer, healthier lives. This article describes the many reasons why resistance exercise should be a part of this longevity.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Diabetes & Endocrinology TodayMême sujetDiabetes Management and ResearchTravaux en français237 207