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Enregistrement W4417020240 · doi:10.1177/15209156251400209

Variation in Hypoglycemia Risk During Real-World Physical Activity in Adults with Type 1 Diabetes: Insights from the Type 1 Diabetes Exercise Initiative

2025· article· en· W4417020240 sur OpenAlexaff
MEHAK P. DHALIWAL, Kenan Tang, Eleonora M. Aiello, Dessi P. Zaharieva, Rayhan Lal, Brandon Arbiter, Kelly Watson, LAUREN FIGG, ILENIA BALISTRERI, Ana L. Cortes, Ryan Kingman, Bailey Suh, Michael C. Riddell, Yao Qin

Notice bibliographique

RevueDiabetes Technology & Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésHypoglycemiaType 1 diabetesDiabetes mellitusGlycemicPhysical activityGlycemic indexContinuous glucose monitoringAerobic exerciseType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Physical activity (PA) poses significant challenges in glucose management for individuals with type 1 diabetes (T1D). Real-world PA is more frequent than structured PA, but remains underexplored. We analyzed 8171 real-world PA sessions comprising 45 activity types from the Type 1 Diabetes Exercise Initiative, examining hypoglycemia risk correlations with PA-level and population-level factors. Methods: Hypoglycemia risk was measured by change in continuous glucose monitoring (ΔCGM) from PA onset to end, low blood glucose index (LBGI), and hypoglycemia event occurrence. Primary analyses used analysis of variance and Tukey’s range test to measure correlations. Secondary analyses compared risk across activity types and categories (aerobic, mixed, and anaerobic). Results: Higher hypoglycemia risk was associated with longer PA duration (median [Interquartile Range (IQR)] ΔCGM −24 [−60, 11] mg/dL for 60–120 min vs. −12 [−31, 5] mg/dL for 15–30 min), lower starting glucose (90% of sessions starting <50 mg/dL had hypoglycemia), and declining glucose rates before PA (all P < 0.05). Carbohydrate (CHO) intake 2–4 h before and during PA was associated with higher hypoglycemia risk (ΔCGM −37 [−67, −14] mg/dL with rescue CHO vs. −15 [−42, 8] mg/dL without, P < 0.05), but this paradoxical effect was explained by higher insulin on board (IoB) and lower starting glucose. Males had larger glucose drops (ΔCGM −20 [−46, 4] mg/dL vs. −16 [−44, 7] mg/dL in females, P < 0.05). Closed-loop users exhibited lower LBGI compared with open-loop users ( P < 0.05). Secondary analyses showed significant glycemic variability across activity types ( P < 0.05). Aerobic activities caused the greatest glucose drop, followed by mixed and anaerobic ( P < 0.05), whereas LBGI differences were nonsignificant ( P = 0.32). Conclusions: Real-world PA has a highly variable glycemic impact, with longer duration, lower starting glucose, and higher IoB increasing hypoglycemia risk. Glycemic responses differed significantly by activity type, with aerobic activities resulting in the greatest decline. These findings highlight the need for tailored strategies to mitigate PA-related hypoglycemia in T1D.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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