Effect of Fenofibrate on Plasma Lipoprotein Composition and Kinetics in Patients With Complete Hepatic Lipase Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study was to characterize the effect of microcoated fenofibrate (160 mg/day for 6 months) on plasma lipoprotein composition and kinetics in 2 patients with complete hepatic lipase (HL) deficiency. METHODS AND RESULTS: Fenofibrate treatment normalized the plasma lipoprotein profile of patients with complete HL deficiency, as evidenced by significant reductions in the plasma concentration of cholesterol (-49%) and triglycerides (-82%) and a significant increase in low-density lipoprotein (LDL) size (251.5+/-1.8 versus 263.5+/-0.7 A). The in vivo kinetics of very low-density lipoprotein (VLDL), intermediate-density lipoprotein (IDL), and LDL apolipoprotein (apo)B-100 and plasma apoA-I and apoA-II were studied using a primed-constant infusion of L-[5,5,5-D3]-leucine for 12 hours in the fasted state. Fenofibrate treatment in complete HL-deficient patients substantially decreased plasma concentrations of VLDL, IDL, and LDL apoB-100 attributable to important increases in VLDL (+325%), IDL (+129%), and LDL (+218%) apoB-100 fractional catabolic rates (FCR). IDL apoB-100 FCR nevertheless remained 60% lower after treatment compared with values obtained in controls (n=5). The kinetics of plasma apoA-I and apoA-II as well as the capacity of total plasma and of high-density lipoprotein particles to efflux cellular cholesterol from normal human skin fibroblasts was not altered by fenofibrate. CONCLUSIONS: Fenofibrate therapy exerts a pronounced antiatherogenic effect on triglyceride-rich lipoproteins even in the complete absence of HL.
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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 | 0,000 |
| 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 ».