Role of Physical Activity in the Prevention and Treatment of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of diabetes in Canada is already high and increasing. It is now estimated that 1.5 million or 5 % of the Canadian population has diagnosed diabetes, a number which is expected to rise to 3 million by the year 2010 (1). This rapid rise in the prevalence of a disease known to have serious health consequences underscores the need to develop effective intervention strategies. This brief review will summarize current knowledge with respect to the utility of physical activity (exercise) as a strategy for the prevention and treatment of type 2 diabetes. Role of physical activity in the prevention of type 2 diabetes. Epidemiological studies using cross-sectional data consistently report that physically active individuals are less likely to develop type 2 diabetes by comparison to sedentary individuals. For example, Mayer-Davis and colleagues reported that participation in both non-vigorous (moderate) and vigorous activity was associated with significantly higher values of insulin action in a cohort of 1467 men and women of African American, Hispanic and White ethnicity that included individuals with type 2 diabetes. Although attenuated, the association between physical activity and insulin action remained significant after controlling for body mass index and waist-hip ratio (2). These findings based on cross-sectional data are strengthened by evidence from prospective cohort studies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».