The Acute Effects of Real-World Physical Activity on Glycemia in Adolescents With Type 1 Diabetes: The Type 1 Diabetes Exercise Initiative Pediatric (T1DEXIP) Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data from the Type 1 Diabetes Exercise Initiative Pediatric (T1DEXIP) study were evaluated to understand glucose changes during activity and identify factors that may influence changes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In this real-world observational study, adolescents with type 1 diabetes self-reported physical activity, food intake, and insulin dosing (multiple-daily injection users) using a smartphone application. Heart rate and continuous glucose monitoring data were collected, as well as pump data downloads. RESULTS: Two hundred fifty-one adolescents (age 14 ± 2 years [mean ± SD]; HbA1c 7.1 ± 1.3% [54 ± 14.2 mmol/mol]; 42% female) logged 3,738 activities over ∼10 days of observation. Preactivity glucose was 163 ± 66 mg/dL (9.1 ± 3.7 mmol/L), dropping to 148 ± 66 mg/dL (8.2 ± 3.7 mmol/L) by end of activity; median duration of activity was 40 min (20, 75 [interquartile range]) with a mean and peak heart rate of 109 ± 16 bpm and 130 ± 21 bpm. Drops in glucose were greater in those with lower baseline HbA1c levels (P = 0.002), shorter disease duration (P = 0.02), less hypoglycemia fear (P = 0.04), and a lower BMI (P = 0.05). Event-level predictors of greater drops in glucose included self-classified "noncompetitive" activities, insulin on board >0.05 units/kg body mass, glucose already dropping prior to the activity, preactivity glucose >150 mg/dL (>8.3 mmol/L) and time 70-180 mg/dL >70% in the 24 h before the activity (all P < 0.001). CONCLUSIONS: Participant-level and activity event-level factors can help predict the magnitude of drop in glucose during real-world physical activity in youth with type 1 diabetes. A better appreciation of these factors may improve decision support tools and self-management strategies to reduce activity-induced dysglycemia in active adolescents living with the disease.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».