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Enregistrement W4398238010 · doi:10.2196/54318

Dose-Response Relationship Between Physical Activity and the Morbidity and Mortality of Cardiovascular Disease Among Individuals With Diabetes: Meta-Analysis of Prospective Cohort Studies

2024· review· en· W4398238010 sur OpenAlexvenueno aff
Yang Chen, Xingsheng Jin, Guo‐Chong Chen, Ru Wang, Haili Tian

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyDiabetes mellitusCohort studyInternal medicineDiseasePopulationRelative riskMeta-analysisCohortEnvironmental healthConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes, a chronic condition affecting various organs, is frequently associated with abnormal lipid metabolism, notably increased cholesterol and triglyceride levels. These lipid abnormalities are closely linked to the development and advancement of cardiovascular disease (CVD). Although regular physical activity (PA) has consistently shown benefits in reducing CVD risk in the general population, its precise influence on CVD risk among patients with diabetes remains uncertain, particularly regarding dose-response relationships. Objective This study aimed to summarize the evidence from prospective studies on the association between PA and CVD morbidity and mortality in individuals with diabetes and explore the optimal levels for public health recommendation. Methods We systematically reviewed prospective cohort studies in PubMed, Embase, and Web of Science up to December 2022, with inclusion criteria specifying the studies published in English and included adult participants diagnosed with diabetes. A random effects model was used to pool the relative risk (RR) with the corresponding 95% CI comparing the highest with the lowest PA categories in each study for qualitative evaluation. In addition, linear and spline regression analyses were used to estimate dose-response associations. Results The meta-analysis included 12 prospective cohort studies, involving a total of 109,820 participants with diabetes. The combined results revealed that higher levels of PA were associated with a reduced risk of CVD. The RR of CVD for the highest compared with the lowest PA category was 0.62 (95% CI 0.51-0.73). In addition, there were 4 studies describing leisure-time PA, and the pooled RR was 0.68 (95% CI 0.52-0.83) for the highest versus the lowest activity. The linear regression model revealed that each 10 MET (metabolic equivalent of task)-hours per week of incrementally higher PA was associated with a 19% (95% CI 11.6-25.7) and a 6.9% (95% CI 4.5-9.3) reduction in CVD morbidity and mortality. Additionally, spline regression curves showed nonlinear relationships between PA levels and the risk of CVD and CVD mortality (both Pnonlinearity<.001), with a limited reduction in CVD risk and some further reduction in CVD mortality above 20 MET-hours per week of PA levels. Conclusions For patients with diabetes, especially type 2 diabetes, there was a dose-response relationship between increased PA and reduced risk of CVD morbidity and mortality. The observed PA threshold is consistent with the recommended level for the general population. Gradually moving from inactivity to a guideline-recommended PA level could therefore significantly reduce the burden of CVD in patients with diabetes.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,069
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeMéta-analyse
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'admission1
Résumé présentoui

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