Physical Activity Is Associated With Improved Glycemic Outcomes in Newly Diagnosed Youth With Type 1 Diabetes: 4T Exercise Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Teamwork, Targets, Technology, and Tight Range (4T) Exercise Program evaluated physical activity patterns across the first year of type 1 diabetes diagnosis and whether physical activity was associated with changes in glucose outcomes in the 24 h following physical activity. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The 4T Exercise Program started newly diagnosed youth with type 1 diabetes on a continuous glucose monitoring (CGM) system and physical activity tracker around 1 month postdiagnosis. A subset of youth opted to participate in up to four quarterly structured exercise education sessions to increase their knowledge around safe physical activity. RESULTS: Ninety-eight youth with type 1 diabetes (median [interquartile range (IQR)] age of 13 [12-15] years, 45% female, 44% non-Hispanic White) completed the study. Compared with sedentary days, days with ≥10 min of vigorous-intensity physical activity were associated with an increase in time in range (TIR) of 2.3% (1.4-3.2%; P < 0.001), a decrease in time above range (TAR) of 3.1% (2.2-4.0%; P < 0.001), and an increase in time below range (TBR) of 0.8% (0.6-0.9%; P < 0.001) in the 24 h following physical activity. From 1-3 months to 10-12 months postdiagnosis, the median (IQR) step count increased by 1,134 (445-1,519) steps per day (P < 0.001), while daily moderate-to-vigorous physical activity increased by 11 (2-23) min per day (P < 0.001). CONCLUSIONS: In the 24 h following physical activity as compared with sedentary days, TIR improved, TAR was lower, and TBR remained within clinical target recommendations. For youth with new-onset type 1 diabetes, each structured exercise education session was associated with a further 0.79% increase in TIR.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».