Automated insulin delivery system use and physical activity levels in adults with type 1 diabetes: A <scp>BETTER</scp> registry analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the association between using automated insulin delivery (AID) systems and physical activity (PA) levels among people with type 1 diabetes. METHODS: Cross-sectional study including 1156 participants from the BETTER Type 1 Diabetes registry. INCLUSION CRITERIA: type 1 diabetes; aged ≥18 years old; reported PA with a validated questionnaire. PA is defined as activities lasting at least 10 consecutive minutes. Regression models (with and without adjustment for imbalanced variables) were used to compare PA levels among treatment options, with pairwise comparisons between the AID group and each group (i.e. Pump + continuous glucose monitoring (CGM), Injections + CGM, and non-CGM group). RESULTS: In the AID group, 87% of participants reported performing PA during the past 7 days (primary outcome), compared to 79% in the Pump + CGM group, 77% in the Injections + CGM group and 77% in the non-CGM group (p = 0.134 without adjustment; and p = 0.316 with adjustment for sex, age, duration of diabetes, highest educational level and annual household income). Only 28% of study participants met the target of performing at least 150 min of moderate to vigorous PA per week. CONCLUSIONS: Compared with other treatment modalities, AID users within the BETTER T1D registry tended to engage in more frequent and longer PA. However, these differences may be attributed to sociodemographic factors rather than the technologies themselves. Our study also shows a low percentage of participants meeting PA recommendations. Continued research and development on diabetes technologies, more personalized interventions and public health strategies are needed.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».