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Enregistrement W4399688309 · doi:10.2337/db24-325-or

325-OR: Enhancing Physical Activity Engagement among Individuals with Type 1 Diabetes—Exploring Perceived Barriers in the Era of New Technologies

2024· article· en· W4399688309 sur OpenAlexaboutno aff
Capucine Guédet, Sémah Tagougui, Virginie Messier, Valérie Boudreau, ANNE-SOPHIE BRAZEAU, RÉMI P.R. RABASA-LHORET

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 1 diabetesMedicineInsulin pumpHypoglycemiaDiabetes mellitusPhysical activityInsulin deliveryContinuous glucose monitoringDiabetes treatmentType 2 diabetesGerontologyPhysical therapyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical activity benefits people with type 1 diabetes (PwT1D); however, PwT1D appear less active than their nondiabetic peers. This study seeks to investigate the potential of diabetes technologies in mitigating perceived barriers to physical activity in type 1 diabetes (T1D). Methods: A cross-sectional study with participants from the BETTER registry (age> 14 years) who completed BAPAD-1 (Barriers to Physical Activity in T1D) questionnaire. A significant barrier is defined by score > 5 to BAPAD-1 items. Four groups were defined according to the participants' treatment and blood glucose monitoring mode: Multiple daily injections (MDI) without continuous glucose monitoring (CGM), MDI with CGM, pump with CGM, and those using an automated insulin delivery system (AID). Results: Among 1019 eligible participants, the main perceived barrier is the fear of hypoglycemia. The mean BAPAD-1 score is similar for all groups. A higher proportion of individuals using AID systems reported significant barriers for items fear of hypoglycemia and loss of control over their diabetes compared to the No-CGM-MDI (+20% both), CGM-MDI (+7% and +10%), and CGM+Pump (+9% and +7%). Conclusion: Barriers to physical activity for PwT1D are not reduced by diabetes technologies. Some barriers are even perceived as more important for people using CGM, pump, and AID systems. Disclosure C. Guédet: None. S. Tagougui: None. V. Messier: None. V. Boudreau: None. A. Brazeau: Other Relationship; Dexcom, Inc. Research Support; Canadian Institutes of Health Research, Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF), Diabète québec, Fonds de recherche du Québec en Santé. R.P.R. Rabasa-Lhoret: Other Relationship; Abbott, AstraZeneca, Bayer Inc., Boehringer-Ingelheim, Dexcom, Inc. Research Support; Diabetes Canada. Other Relationship; Eli Lilly and Company. Research Support; Cystic Fibrosis Canada, Canadian Institutes of Health Research, FFRD - Fondation Francophone pour la Recherche du Diabète. Other Relationship; Janssen Pharmaceuticals, Inc. Research Support; Juvenile Diabetes Research Foundation (JDRF). Other Relationship; Novo Nordisk, GlaxoSmithKline plc. Consultant; HLS Therapeutics Inc., Insulet Corporation. Speaker's Bureau; CPD Networks. Other Relationship; Medtronic. Consultant; Pfizer Inc. Speaker's Bureau; Tandem Diabetes Care, Inc. Other Relationship; Sanofi. Speaker's Bureau; Vertex Pharmaceuticals Incorporated. Research Support; SFD - Société Francophone du Diabète.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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