Incretin effect potentiates β-cell responsivity to glucose as well as to its rate of change: OGTT and matched intravenous study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to gain greater insight into the mechanism whereby "incretins" (greater insulinemia after oral than intravenous glucose) enhance insulin secretion. To do so, we use a model of C-peptide secretion to reanalyze data from a previously published study in which glycemic profiles observed following glucose ingestion were matched in the same 10 subjects by means of an intravenous glucose infusion. We report that incretins increase insulin secretion by enhancing both the dynamic (to the rate of increase of glucose) and static (to given glucose concentration) response with an increase of 58% for the static (Phi(s) = 16.4 +/- 1.8 vs. 24.6 +/- 2.0 10(-9) min(-1), P = 0.01) and 63% for the dynamic (Phi(d) = 278 +/- 32 vs. 463 +/- 86 10(-9), P = 0.02) indexes. Since increases in the dynamic response to glucose are believed to be due to an increase in the rate of docking, and exocytosis of insulin containing granules and increases in the static response to glucose are believed to be caused by a shift in the sensitivity of the beta-cell to glucose, these results suggest that incretins may modulate more than one step in the beta-cell insulin secretory cascade.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».