The effect of adding vigorous intensity physical activity to moderate intensity physical activity in self-reported active persons living with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical activity (PA) poses an additional burden on people living with type 1 diabetes (T1D) as it increases the risk of hypoglycemia, if performed at a moderate intensity. It is hypothesized that adding vigorous PA (VPA) into moderate PA (MPA) may help attenuate exercise-related hypoglycemia. Methods: Seventeen participants with T1D (23.7±6.6 years) completed an observational study of six days with continuous glucose monitoring and accelerometer-derived measures of PA to determine the association between PA intensity and both hypoglycemia risk and glucose variability (GV). Results: Higher evening moderate-to-vigorous PA (MVPA) increased the risk of overnight hypoglycemia (OR 1.03; 95% CI 1.002-1.047, p=0.031). Increased evening VPA was not associated with reduced hypoglycemia, but decreased overnight GV (3.20±0.25 for low vs 2.27±0.29 for high; p=0.022). Conclusions: Performing evening MVPA increases hypoglycemia risk overnight, but incorporating VPA did not prove to be protective. However, VPA reduced GV, which is a predictor of hypoglycemia.
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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 | 0,000 | 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 ».