Towards optimizing exercise prescription for type 2 diabetes: modulating exercise parameters to strategically improve glucose control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type 2 diabetes (T2D) is a complex and multifaceted condition clinically characterized by high blood glucose. The management of T2D requires a holistic approach, typically involving a combination of pharmacological interventions as well as lifestyle changes, such as incorporating regular exercise, within an overall patient-centred approach. However, several condition-specific and contextual factors can modulate the glucoregulatory response to acute or chronic exercise. In an era of precision medicine, optimizing exercise prescription in an effort to maximize glucose lowering effects holds promise for reducing the risk of T2D complications and improving the overall quality of life of individuals living with this condition. Reflecting on the main pathophysiological features of T2D, we review the evidence to highlight how factors related to exercise prescription can be modulated to target improved glucose control in T2D, including the frequency, intensity, total volume, and timing (e.g., pre- vs. post-prandial) of exercise, as well as exercise modality (e.g., aerobic vs. resistance training). We also propose a step-by-step, general framework for clinicians and practitioners on how to personalize exercise prescription to optimize glycemic control in individuals living with T2D.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».