Cross-sectional associations between 24-hour movement behaviors and cardiometabolic health among adults with type 2 diabetes mellitus: A comparison according to weight status
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesType 2 diabetes mellitus (T2DM) is a chronic disease associated with overweight and obesity. Evidence suggest that 24-h movement behaviors (24 h-MBs) play a crucial role in cardiometabolic health. However, it is not yet known if 24 h-MBs differ between weight status groups among people with T2DM (PwT2DM) and how 24 h-MBs are associated with their cardiometabolic health.DesignCross-sectional study.MethodCardiometabolic variables (i.e. Body Mass Index (BMI), waist circumference (WC), HbA1c, fasting glucose, triglycerides, total-cholesterol, HDL-cholesterol, LDL-cholesterol, blood pressure) and 24 h-MBs (accelerometry and sleep-diary) of 1001 PwT2DM were collected. Regression models using compositional data analysis explored differences in 24 h-MBs between weight status groups and analyzed associations with cardiometabolic variables.ResultsThe 24 h-MBs of PwT2DM being obese consisted of less sleep, light physical activity (LPA) and moderate to vigorous physical activity (MVPA) and more sedentary time (ST) per day as compared to PwT2DM being overweight or normal weight (p < 0.001). Regardless of weight status, the largest associations were found when reallocating 20 min a day from ST into MVPA for BMI (−0.32 kg/m2; [−0.55;-0.09], −1.09 %), WC (−1.44 cm, [−2.26;-0.62], −1.35 %) and HDL-cholesterol (0.02 mmol/l, [0.01,0.02], +1.59 %), as well as from ST into LPA for triglycerides (−0.04 mmol/l, [−0.05;-0.03], −2.3 %). Moreover, these associations were different when stratifying people by short-to-average (7.7 h/night) versus long sleep (9.3 h/night) period.ConclusionThis study highlights the importance of 24 h-MBs in the cardiometabolic health of PwT2DM. Shifting time from ST and/or sleep towards LPA or MVPA might theoretically benefit cardiometabolic health among relatively inactive PwT2DM, irrespective of weight status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».