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Enregistrement W4392096989 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.0235

Cardiorespiratory Fitness and Physical Activity in Pediatric Diabetes

2024· review· en· W4392096989 sur OpenAlexafffund
Hannah Steiman De Visser, Isaak Fast, Nicole Brunton, E. Arévalo, Nicole Askin, Rasheda Rabbani, Ahmed M Abou-Setta, Jonathan McGavock

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensDiabetes CanadaResearch ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCardiorespiratory fitnessCINAHLMedicineObservational studyType 2 diabetesMeta-analysisDiabetes mellitusPhysical fitnessPhysical activityMEDLINEPhysical therapyInternal medicineEndocrinologyPsychological interventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: It is unclear whether cardiorespiratory fitness (CRF) and physical activity are lower among youths with type 1 diabetes (T1D) and type 2 diabetes (T2D) compared with youths without diabetes. Objective: To describe the magnitude, precision, and constancy of the differences in CRF and physical activity among youths with and without diabetes. Data Sources: MEDLINE, Embase, CINAHL, and SPORTDiscus were searched from January 1, 2000, to May 1, 2022, for eligible studies. Study Selection: Observational studies with measures of CRF and physical activity in children and adolescents aged 18 years or younger with T1D or T2D and a control group were included. Data Extraction and Synthesis: Data extraction was completed by 2 independent reviewers. A random-effects meta-analysis model was used to estimate differences in main outcomes. The pooled effect estimate was measured as standardized mean differences (SMDs) with 95% CIs. The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses guideline was followed. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were objectively measured CRF obtained from a graded maximal exercise test and subjective or objective measures of physical activity. Subgroup analyses were performed for weight status and measurement type for outcome measures. Results: Of 7857 unique citations retrieved, 9 studies (755 participants) with measures of CRF and 9 studies (1233 participants) with measures of physical activity for youths with T2D were included; for youths with T1D, 23 studies with measures of CRF (2082 participants) and 36 studies with measures of PA (12 196 participants) were included. Random-effects models revealed that directly measured CRF was lower in youths with T2D (SMD, -1.06; 95% CI, -1.57 to -0.56; I2 = 84%; 9 studies; 755 participants) and in youths with T1D (SMD, -0.39; 95% CI, -0.70 to -0.09; I2 = 89%; 22 studies; 2082 participants) compared with controls. Random-effects models revealed that daily physical activity was marginally lower in youths with T1D (SMD, -0.29; 95% CI, -0.46 to -0.11; I2 = 89%; 31 studies; 12 196 participants) but not different among youths with T2D (SMD, -0.56; 95% CI, -1.28 to 0.16; I2 = 91%; 9 studies; 1233 participants) compared with controls. When analyses were restricted to studies with objective measures, physical activity was significantly lower in youths with T2D (SMD, -0.71; 95% CI, -1.36 to -0.05; I2 = 23%; 3 studies; 332 participants) and T1D (SMD, -0.67; 95% CI, -1.17 to -0.17; I2 = 93%; 12 studies; 1357 participants) compared with controls. Conclusions and Relevance: These findings suggest that deficits in CRF may be larger and more consistent in youths with T2D compared with youths with T1D, suggesting an increased risk for cardiovascular disease-related morbidity in adolescents with diabetes, particularly among those with T2D. The findings reinforce calls for novel interventions to empower youths living with diabetes to engage in regular physical activity and increase their CRF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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