Cardiovascular Actions of Incretin-Based Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 receptor (GLP-1R) agonists and dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors represent 2 distinct classes of incretin-based therapies used for the treatment of type 2 diabetes mellitus. Activation of GLP-1R signaling or inhibition of DPP-4 activity produces a broad range of overlapping and unique cardiovascular actions. Native GLP-1 regulates cardiovascular biology via activation of the classical GLP-1R, or through GLP-1(9-36), a cardioactive metabolite generated by DPP-4-mediated cleavage. In contrast, clinically approved GLP-1R agonists are not cleaved to GLP-1(9-36) and produce the majority of their actions through the classical GLP-1R. The cardiovascular mechanisms engaged by DPP-4 inhibition are more complex, encompassing increased levels of intact GLP-1, reduced levels of GLP-1(9-36), and changes in levels of numerous cardioactive peptides. Herein we review recent experimental and clinical advances that reveal how GLP-1R agonists and DPP-4 inhibitors affect the normal and diabetic heart and coronary vasculature, often independent of changes in blood glucose. Improved understanding of the complex science of incretin-based therapies is required to optimize the selection of these therapeutic agents for the treatment of diabetic patients with cardiovascular disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».