Effects of the PPARγ agonist pioglitazone on lipoprotein metabolism in patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Elevated plasma levels of VLDL triglycerides (TGs) are characteristic of patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and are associated with increased production rates (PRs) of VLDL TGs and apoB. Lipoprotein lipase-mediated (LPL-mediated) lipolysis of VLDL TGs may also be reduced in T2DM if the level of LPL is decreased and/or the level of plasma apoC-III, an inhibitor of LPL-mediated lipolysis, is increased. We studied the effects of pioglitazone (Pio), a PPARgamma agonist that improves insulin sensitivity, on lipoprotein metabolism in patients with T2DM. Pio treatment reduced TG levels by increasing the fractional clearance rate (FCR) of VLDL TGs from the circulation, without changing direct removal of VLDL particles. This indicated increased lipolysis of VLDL TGs during Pio treatment, a mechanism supported by our finding of increased plasma LPL mass and decreased levels of plasma apoC-III. Lower apoC-III levels were due to reduced apoC-III PRs. We saw no effects of Pio on the PR of either VLDL TG or VLDL apoB. Thus, Pio, a PPARgamma agonist, reduced VLDL TG levels by increasing LPL mass and inhibiting apoC-III PR. These 2 changes were associated with an increased FCR of VLDL TGs, almost certainly due to increased LPL-mediated lipolysis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».