2 型糖尿病患者における運動誘発性血糖反応

目的のあるサンプリングを使用した前向きかつ長期的な計画が使用されました。 医療センターに入院しているT2DMの資格のある台湾人参加者全員が、週に3回、1回あたり30分のセッションを含む運動トレーニングプログラムに12週間参加するよう招待された（合計36セッション）。 各参加者の運動セッションは、ブロックの順列ランダム化を使用して、1 日の 3 つの時間帯 (午前/08:00 ～ 10:00、午後/14:00 ～ 16:00、夕方/18:00 ～ 20:00) に均等にランダム化されました。 毛細管血糖サンプルは、30 分間の中強度 (60% VO2max) 運動セッションの前後に採取されました。 BEBG 値と PEBG 値の差として記述される EIGR が計算されました。

参加者と設定: 台湾北部の医療センターの外来診療所を受診している T2DM の参加者は、内分泌代謝科の医師によって募集されました。 米国糖尿病協会の基準に基づいてT2DMと診断され、経口抗糖尿病薬のみで治療を受けている40～60歳の参加者が対象となった。 その他の採用基準は、(1) 中国語を話し、理解できること。 (2) 補助なしで歩くことができる。 (3) 定期的な運動習慣がない。 (4) 以下に説明する段階的運動テスト (GXT) に合格した後、12 週間の中強度の運動トレーニングに参加することに同意します。 除外基準には、インスリン療法、がんの病歴、透析を伴う末期腎疾患、神経学的および筋骨格系の併存疾患による運動トレーニングへの参加不能、心不全、自律神経障害、最近の脳卒中などの重度の併存疾患または合併症が含まれます。 6ヵ月。

効果サイズが 0.2、反復測定間の相関効率が 0.32、期待検出力が 0.7 ～ 0.8、アルファが 0.05 の 36 個の測定数の場合、必要なサンプル サイズは反復測定に基づいて 12 ～ 14 でした。 (係数内)。 したがって、最初に 52 人の T2DM 患者にアプローチし、17 人の適格な参加者が研究看護師によって GXT を受けるよう招待されました。米国スポーツ医学会（ＡＣＳＭ）の運動テストのガイドラインに基づいた運動テストに１５人が合格した。 2人目の研究看護師は、最終参加者15人のベースライン特性（自己申告による人口統計やライフスタイルパターン、血液分析や身体測定など）を評価した。 次に、参加者は 36 回の運動セッション (12 週間、週に 3 セッション) を行うよう招待され、ブロック順列ランダム化を使用して午前、午後、または夕方にランダムに割り当てられました。ただし、運動テスト後に脱落した 2 名は除きます。

段階的運動テスト: GXT は、最大酸素摂取量 (VO2max)、最大心拍数 (HRmax)、および潜在的に生命を脅かす心血管疾患のリスク (例: 、心筋梗塞）。 GXT 手順は、修正された Balke プロトコルに従いました。20 GXT の間、2 人の観察者 (医療/リハビリテーションの医師と研究看護師) が各患者に関わりました。 患者が疲労を訴えた場合、GXT は直ちに中止されました。最大心拍数または VO2max に達しました。これは、心臓が 1 分あたりに送り出す血液の最大量 (心拍出量) と、運動する筋肉によって利用される酸素の量 (動脈と静脈の酸素差) によって決まります。呼吸交換比が 1.15 以上でした。胸痛、呼吸困難、顔面蒼白、発汗、めまいなどの症状が発現した。収縮期血圧が250 mm Hgを超えるか、拡張期血圧が120 mm Hgを超える。安静時の収縮期血圧と比較して、収縮期血圧が10 mm Hg以上低下していた。またはテストの中止を要求しました。

倫理的配慮: 台湾のトライサービス総合病院から治験審査委員会の承認 (TSGHIRB: 097-05-157) を得ました。 研究への参加を勧められた際、すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを提出しました。 参加者には、参加は完全に任意であり、いつでも参加を中止できることが保証されました。

データ分析: 統計分析は SPSS バージョン 16.0 (SPSS Inc.、イリノイ州シカゴ) によって実行されました。 記述データは、平均/標準偏差 (SD) および数値/パーセンテージ (%) として表示されます。 12週間/36セッションの運動トレーニングプログラム中の血糖反応の傾向を評価する前に、「トレーニング月（トレーニングの1、2、3か月目）」と「運動セッションのタイミング（1番目から36番目まで）」を含む2つの変数を評価します。演習のセッション)」がコード化されました。 研究者らは、一般化推定方程式 (GEE) を使用して、トレーニング プログラム中の時間の経過に伴う BEBG、PEBG、EIGR の変化パターンを調べました。 BEBG、PEBG、およびEIGRの傾向分析は、共変量（年齢、性別、ベースラインBMI、VO2max、HgbA1c、抗糖尿病薬（メトホルミン、スルホニル尿素またはレパグリニド）および運動時間（朝、午後、または夕方）に関して調整されました） 。 EIGR および PEBG の予​​測変数を評価する場合、最初に単変量解析が適用され、多変量解析に続いて、単変量解析からの重要な共変量が組み込まれました。 すべての統計分析は両側検定であり、p < 0.05 で有意であるとみなされました。