Fear of hypoglycemia relates to glycemic levels during and after real‐world physical activity in adolescents with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We explore the association between hypoglycaemia fear (FH) and glycaemia during and after exercise sessions in a large sample of physically active youth with type 1 diabetes (T1D). METHODS: We used data from the Type 1 Diabetes Exercise Initiative Paediatric (T1DEXIP) Study. Youth self-reported on FH using the Hypoglycaemia Fear Survey-Child (HFS-C). They used a smart phone application to self-report food intake and insulin dosing (multiple daily injection only). We collected pump and continuous glucose monitoring data directly from the device. RESULTS: Our sample included n = 251 youth (mean age: 14 ± 2 years, 55% closed loop pump; 42% women). Youth reporting higher HFS-C Total and Helplessness/Worry scores (HFS-C subscale) had slightly fewer competitive and fewer high intensity exercise events compared to youth with lower HFS-C Total and Helplessness/Worry scores. Youth reporting the highest Maintain High Blood Glucose scores (HFS-C subscale) had the lowest percent glucose time in range, higher mean glucose levels, and higher percent time above range during exercise. Youth reporting the highest Maintain High Blood Glucose scores also tended to have higher mean glucose levels post-exercise and a smaller drop in glucose during exercise. CONCLUSION: FH relates to glycaemia during and after exercise in adolescents with T1D and may signal an inclination for some youth to engage in avoidance behaviours to reduce their vulnerability to exercise-induced hypoglycaemia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».