Rosiglitazone prevents diabetes by increasing beta‐cell mass in an animal model of type 2 diabetes characterized by reduced beta‐cell mass at birth
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Interventions that preserve or increase beta-cell mass may also prevent type 2 diabetes. Rosiglitazone prevents diabetes in people with high glucose levels who have impaired glucose tolerance and/or impaired fasting glucose. The effect of this drug on both glucose levels and beta-cell mass was studied in a rat model of diabetes, characterized by reduced beta-cell mass at birth with normoglycaemia, and progression to dysglycaemia with age. METHODS: Female Wistar rats were given either saline (vehicle) or nicotine during pregnancy and lactation. Offspring of saline-exposed dams were given vehicle and offspring of nicotine-exposed dams were randomized to receive either vehicle or rosiglitazone starting at weaning. Beta-cell mass, proliferation and apoptosis were determined at birth and at 4 and 26 weeks of age. Glucose homeostasis was examined following sequential oral glucose tolerance tests (OGTT). RESULTS: Rosiglitazone treatment prevented the development of dysglycaemia in nicotine-exposed animals. The ability of rosiglitazone to preserve normoglycaemia appeared to be because of its ability to increase beta-cell mass through a combination of enhanced beta-cell proliferation and decreased beta-cell apoptosis. CONCLUSIONS: These results suggest that if rosiglitazone administration is started prior to the onset of glucometabolic abnormalities, it prevents the onset of dysglycaemia by partially restoring beta-cell mass in animals with reduced beta-cell mass at birth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».