Online Classification of Unstructured Free-Living Exercise Sessions in People with Type 1 Diabetes
Rattachement africain : us, ar, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Managing exercise in type 1 diabetes is challenging, in part, because different types of exercises can have diverging effects on glycemia. The aim of this work was to develop a classification model that can classify an exercise event (structured or unstructured) as aerobic, interval, or resistance for the purpose of incorporation into an automated insulin delivery (AID) system. Methods: A long short-term memory network model was developed with real-world data from 30-min structured sessions of at-home exercise (aerobic, resistance, or mixed) using triaxial accelerometer, heart rate, and activity duration information. The detection algorithm was used to classify 15 common free-living and unstructured activities and relate each to exercise-associated change in glucose. Results: A total of 1610 structured exercise sessions were used to train, validate, and test the model. The accuracy for the structured exercise sessions in the testing set was 72% for aerobic , 65% for interval , and 77% for resistance . In addition, we tested the classifier on 3328 unstructured sessions. We validated the session-associated change in glucose against the expected change during exercise for each type. Mean and standard deviation of the change in glucose of −20.8 (40.3) mg/dL were achieved for sessions classified as aerobic , −16.2 (39.0) mg/dL for sessions classified as interval , and −11.6 (38.8) mg/dL for sessions classified as resistance . Conclusions: The proposed algorithm reliably identified physical activity associated with expected change in glucose, which could be integrated into an AID system to manage the exercise disturbance in glycemia according to the predicted class.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Online Classification of Unstructured Free-Living Exercise Sessions in People with Type 1 Diabetes
- Date Crossref
- 01/10/2024
- Éditeur
- SAGE Publications
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Universidad Nacional de La Plata pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sansum Diabetes Research Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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York University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jaeb Center for Health Research pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Pennington Biomedical Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Louisiana State University Pennington Biomedical Research Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nemours Children's Health System pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Pennsylvania Institute for Diabetes pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Instituto LEICI (UNLP-CONICET) pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Harvard University, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas et Universidad Nacional de La Plata, avec 9 autres affiliations.
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