Interventions to reduce sedentary behaviour in adults with type 2 diabetes: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Treatment and management of Type 2 Diabetes (T2D) includes physical activity, nutrition, and pharmacological management. Recently, the importance of reducing and breaking up sedentary behaviour has become recognized. This review aimed to summarize and synthesize the effectiveness of interventions in reducing and/or breaking up sedentary behaviour and cardiometabolic biomarkers in adults with T2D. A study protocol was preregistered on PROSPERO (CRD42022357281) and a database search (PubMed, EMBASE, Scopus, Web of Science, PsycINFO, SPORTDiscus, CINAHL, and Cochrane Library) was conducted on 16/09/2022 and updated on 03/01/2024. This review followed PRISMA guidelines and study quality was assessed with the Cochrane risk of Bias Tools. Twenty-eight articles were included in the review. The meta-analysis of short-term (Range: 3 hours- 4 days) sedentary behaviour interventions found significant improvement in continuous interstitial glucose measured for 24 hours after the sedentary behaviour intervention compared to control (SMD:-0.819,95%CI:-1.255,-0.383,p<0.001). Similarly, there was a significant improvement in postprandial interstitial glucose after the sedentary behaviour intervention compared to control (SMD:-0.347,95%CI:-0.584,-0.110,p = 0.004). Ten out of eleven longer-term (Range: 5 weeks- 3 years) sedentary behaviour interventions improved at least one measure of sedentary behaviour compared to control. Eight out of eight longer-term sedentary behaviour interventions improved at least one cardiometabolic biomarker compared to control. Reducing sedentary behaviour, independent of physical activity, can improve glycemic control in adults with T2D. Further, sedentary behaviour may be a feasible/ sustainable behaviour change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».