Effect of sitagliptin therapy on triglyceride‐rich lipoprotein kinetics in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the effects of sitagliptin therapy on the kinetics of triglyceride-rich lipoprotein (TRL) apolipoprotein (apo)B-48, VLDL apoB-100, apoE and apoC-III in patients with type 2 diabetes. METHODS: Twenty-two subjects with type 2 diabetes were recruited in this double-blind crossover study, during which the subjects received sitagliptin (100 mg/day) or placebo for a 6-week period each. At the end of each phase of treatment, the in vivo kinetics of the different apolipoproteins were assessed using a primed-constant infusion of l-[5,5,5-D3]leucine for 12 h, with the participants in a constantly fed state. RESULTS: Sitagliptin therapy significantly reduced fasting plasma triglyceride (-15.4%, p = 0.03), apoB-48 (-16.3%, p = 0.03) and free fatty acid concentrations (-9.5%, p = 0.04), as well as plasma HbA1c (placebo: 7.0% ± 0.8 vs. sitagliptin: 6.6% ± 0.7, p < 0.0001) and plasma glucose levels (-13.5%, p = 0.001), without any significant effect on insulin levels. Kinetic results showed that treatment with sitagliptin significantly reduced the pool size of TRL apoB-48 by -20.8% (p = 0.03), paralleled by a reduction in the production rate of these particles (-16.0%, p = 0.03). The VLDL apoB-100 pool size was also significantly decreased by sitagliptin therapy (-9.3%, p = 0.03), mainly because of a reduction in the hepatic secretion of these lipoproteins, although this difference did not reach statistical significance (-9.2%, p = 0.06). CONCLUSIONS: Treatment with sitagliptin for 6 weeks reduced triglyceride-rich apoB-containing lipoprotein levels by reducing the synthesis of these particles.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».