The Impact of Exercise on Quality of Life, Physical Health, and Mental Health in Type 2 Diabetes Mellitus Patients: Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a prevalent metabolic disorder that is common on a global scale. Effective management in addition to medication involves implementing lifestyle modifications, including regular exercise. This study aimed to analyze and estimate the impact of exercise on improving quality of life, physical health, and mental health in type 2 diabetes mellitus patients.Subjects and Method: This was a meta-analysis study using the PICO model which includes; P= type 2 diabetes mellitus patients; I= exercise; C= no exercise; and O= quality of life, physical health, and mental health. The articles obtained were from 2 databases, namely PubMed and ScienceDirect. Keywords used include “exercise” OR “physical activity” AND “quality of life” OR “physical health” OR “mental health” AND “type 2 diabetes mellitus” AND “randomized control trial”. The inclusion criteria of articles were a randomized control trial study design, publication year from 2018 to 2023, full-text, English language, and reported mean and standard deviation values. Data was analyzed using the PRISMA diagram and the Review Manager 5.3 application.Results: This meta-analysis consisted of 13 articles originating from Canada, Denmark, Egypt, Ghana, Iran, Saudi Arabia, Spain, Taiwan, Turkey, and USA. The total sample size was 755 type 2 diabetes mellitus patients. Exercises improved the quality of life (SMD= 0.66; CI 95%= 0.20 to 1.11; p= 0.005); physical health (SMD= 0.91; CI 95%= 0.53 to 1.29; p= 0.001) and mental health (SMD= 0.82; CI 95%= 0.25 to 1.39; p= 0.005) in type 2 diabetes mellitus patients.Conclusion: Exercise carried out regularly and measurably improves the quality of life, physical health, and mental health in type 2 diabetes mellitus patients. Keywords: Exercise, quality of life, physical health, mental health, type 2 diabetes mellitus.
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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 | 0,054 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».