Effects of Exenatide Alone and in Combination With Daclizumab on β-Cell Function in Long-Standing Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In patients with long-standing type 1 diabetes, we investigated whether improved beta-cell function can be achieved by combining intensive insulin therapy with agents that may 1) promote beta-cell growth and/or limit beta-cell apoptosis and 2) weaken the anti-beta-cell autoimmunity. RESEARCH DESIGN AND METHODS: For this study, 20 individuals (mean age 39.5 +/- 11.1 years) with long-standing type 1 diabetes (21.3 +/- 10.7 years) were enrolled in this prospective open-label crossover trial. After achieving optimal blood glucose control, 16 subjects were randomized to exenatide with or without daclizumab. Endogenous insulin production was determined by repeatedly measuring serum C-peptide. RESULTS: In 85% of individuals with long-standing type 1 diabetes who were screened for participation in this trial, C-peptide levels >or=0.05 ng/ml (0.02 nmol/l) were found. Residual beta-cells responded to physiological (mixed-meal) and pharmacological (arginine) stimuli. During exenatide treatment, patients lost 4.1 +/- 2.9 kg body wt and insulin requirements declined significantly (total daily dose on exenatide 0.48 +/- 0.11 vs. 0.55 +/- 0.13 units x kg(-1) x day(-1) without exenatide; P = 0.0062). No signs of further activation of the underlying autoimmune disease were observed. Exenatide delayed gastric emptying, suppressed endogenous incretin levels, but did not increase C-peptide secretion. CONCLUSIONS: In long-standing type 1 diabetes, which remains an active autoimmune disease even decades after its onset, surviving beta-cells secrete insulin in a physiologically regulated manner. However, the combination of intensified insulin therapy, exenatide, and daclizumab did not induce improved function of these remaining beta-cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».