Impact of high-intensity interval training on cardiometabolic health in patients with diabesity: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the effects of high-intensity interval training (HIIT) on cardiometabolic health-related outcomes in patients with type 2 diabetes and obesity (diabesity). METHODS: PubMed, Web of Science, Scopus, Science Direct, Cochrane Library, and Google Scholar databases were searched from inception up to November 2024. The search strategy encompassed the following keywords: diabetes, obesity, and HIIT. Randomized controlled trials (RCTs) recruiting adult participants with diabesity and comparing HIIT per se for ≥ 2 weeks in duration with non-exercise standard treatment were included. RESULTS: A total of 18 RCTs qualified involving 504 patients (52/48 women/men ratio; 55.0 ± 11.8 years; 31.0 ± 6.9 kg/m2). Body mass [standardized mean differences (SMD) -0.36 kg, 95% confidence intervals (CI) -0.71 to -0.01], body mass index (SMD -0.57 kg/m2, 95% CI -0.92 to -0.21), waist-to-hip ratio (SMD -1.68, 95% CI -2.50 to -0.86), fasting blood glucose (SMD -0.64 mmol/L, 95% CI -1.03 to -0.24), glycated hemoglobin (SMD -1.08%, 95% CI -1.68 to -0.47), fasting insulin (SMD -0.79 mIU/L, 95% CI -1.28 to -0.31), homeostatic model assessment for insulin resistance (SMD -0.95, 95% CI -1.43 to -0.47), low-density lipoprotein cholesterol (SMD -0.64 mg/dL, 95% CI -1.23 to -0.06), triglycerides (SMD -0.64 mg/dL, 95% CI -1.02 to -0.26), and total cholesterol (SMD -0.66 mg/dL, 95% CI -1.23 to -0.08) improved compared to standard treatment without exercise. CONCLUSIONS: The present findings suggest that HIIT improves several markers of metabolic health and cardiovascular risk, even without significant body composition improvements in patients with diabesity. OPEN SCIENCE FRAMEWORK REGISTRY.: https://osf.io/rtb42.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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) | 0,003 | 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 ».