Glucagon‐like Peptide 2 Stimulates Intestinal Nutrient Absorption in Parenterally Fed Newborn Pigs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Parenteral nutrition is a critically important intervention for children with intestinal dysfunctions. However, total parenteral nutrition (TPN) with no enteral feeding is associated with small intestine atrophy and malabsorption, which complicate the transition to enteral nutrition. The objective of the present study was to evaluate the therapeutic potential of the intestinotrophic peptide glucagon-like peptide 2 (GLP-2), which reduces TPN-associated atrophy and maintains nutrient absorption in adult rats, for preventing nutrient malabsorption in neonates receiving TPN. METHODS: Term pigs obtained by cesarean delivery received from birth TPN alone (TPN; n = 7) or TPN with GLP-2 (25 nmol . kg(-1) . d(-1); GLP-2; n = 8) or were fed sow milk enterally (n = 7). The small intestine was removed on postnatal day 6 to measure morphological responses and absorption of glucose, leucine, lysine and proline by intact tissues and brush border membrane vesicles and to quantify the abundances of mRNA and protein for enterocyte glucose transporters (SGLT-1 and GLUT2). RESULTS: Relative to TPN alone, administration of GLP-2 resulted in small intestines that were larger (P < 0.01), had greater abundances of mRNA and protein for SGLT-1, but not for GLUT2, and had higher capacities to absorb nutrients (P < 0.01). Moreover, the intestines of GLP-2 pigs were comparable in size and absorptive capacities with those of pigs fed sow milk enterally. CONCLUSIONS: Providing GLP-2 to neonates receiving TPN prevents small intestine atrophy, results in small intestine absorptive capacities that are comparable to when nutrients are provided enterally and may accelerate the transition from TPN to enteral nutrition.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».