Améliorer la santé métabolique et atteindre la rémission du diabète et du prédiabète grâce à des changements des habitudes de vie : une approche innovante de la réadaptation cardiaque
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Le diabète de type 2 (DT2) et le prédiabète sont considérablement liés au mode de vie, et sont un fardeau considérable pour les patients et les systèmes de santé. Bien que les interventions sur les habitudes de vie soient reconnues comme le traitement initial pour le prédiabète et le DT2, leur mise en œuvre efficace est rarement observée dans les soins cliniques de routine. Le fait d'atteindre une rémission de ces conditions à l'aide de telles interventions est encore plus rare. Méthodes : Nous présentons une analyse rétrospective de données issues d’une clinique d’intervention structurée et multidomaine sur le mode de vie, d’une durée de 12 mois, offerte à des patients atteints de prédiabète et de DT2. L’intervention consistait en des conseils éducatifs et nutritionnels guidés par des experts, combinés à une prescription personnalisée d’exercices physiques, dans le but principal d’améliorer la santé métabolique (perte de poids, diminution de l’hémoglobine glyquée, HbA1c), ainsi que d’atteindre la rémission du diabète, définie comme un retour de l'HbA1c à 6 mois à < 6,5 % (ou < 5,7 % pour le prédiabète) et persistant pendant au moins 3 mois en l'absence d’agents anti-diabétiques oraux. Résultats : À la suite d'une intervention sur les habitudes de vie de 117 participants avec prediabète ou diabète (âge moyen de 67,8 ± 9,5 ans, 63 % d'hommes, poids initial moyen de 92,7 ± 20,2 kilogrammes, HbA1c initiale moyenne de 6,9 % ± 0,8) une amélioration statistiquement significative de leur profil métabolique a été notée. La perte moyenne de poids à 12 mois était de - 4,9 kilogrammes (95% CI : - 4,0 à - 5,7, p<0,001), et la réduction moyenne de l'HbA1c à 12 mois était de - 0,6 % (95% CI : - 0,4 à - 0,7, p<0,001). Pour les participants atteints de DT2, 50 % d’entre eux ont atteint un taux d'HbA1c < 6,5 % après 6 mois d'intervention. De plus, 20 % des participants atteints de prédiabète et 12 % des participants atteints de DT2 ont atteint les critères de rémission. Conclusions : Cette première expérience de notre institution démontre comment une clinique d'intervention multidomaine sur le mode de vie peut être utile pour améliorer la santé métabolique et normaliser les valeurs glycémiques d’individus avec prédiabète ou DT2, même au point, pour certains, d'atteindre les critères de rémission. Suite à ces observations, nous proposons une étude prospective interventionnelle intitulée DIABEPIC1, qui examinera la faisabilité et l'efficacité d'un programme de réadaptation cardiaque amélioré combinant l'entraînement physique avec une intervention de réduction des aliments ultra-transformés, un régime méditerranéen et le jeûne intermittent, afin d’inverser le prédiabète jusqu'à la normalisation de la glycémie. L'impact de cette étude sur la mise en place de programmes de réadaptation cardiaque pour les patients atteints de prédiabète pourrait être important. En effet, si elle s'avère réalisable, elle pourrait améliorer la fonction cardiovasculaire après un événement coronarien aigu, améliorer la santé métabolique et en inverser un facteur de risque important et causal. (Identifiant de l’étude: NCT05459987).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".