Effects of bariatric surgery on hepatic and intestinal lipoprotein particle metabolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Insulin resistance and type 2 diabetes, driven largely by obesity, are characterized by an increase in triglyceride-rich lipoproteins (TRLs) due to both reduced TRL clearance from the circulation and increased production by the liver (apoB-100 containing VLDLs) and intestine (apoB-48 containing chylomicrons). Bariatric surgery is the only treatment currently that leads to marked, sustained weight loss. Here, we will review the effects of bariatric surgery on circulating triglyceride/TRL and TRL production and clearance. RECENT FINDINGS: Bariatric surgery leads to a marked reduction in fasting and postprandial plasma triglyceride. Only one study to date has assessed TRL kinetics after bariatric surgery and has reported a reduction in TRL apoB-100 concentration (i.e. the number of VLDL particles) due to reduced production and increased clearance and reduced TRL apoB-48 concentration (the number of chylomicron particles) due to reduced production. Some bariatric surgery studies have reported no/weak correlation between weight loss and improvements in triglyceride/TRL, suggesting that as yet unidentified factors beyond weight loss may contribute to the marked changes in TRL that occur postbariatric surgery. SUMMARY: Available data suggest that bariatric surgery reduces triglyceride and intestinal and hepatic TRL production with increased clearance of hepatic TRL particles. These effects of bariatric surgery on TRL kinetics need to be confirmed with additional studies. Further studies are also needed to compare the effects of various bariatric surgery procedures on TRL kinetics and to elucidate underlying mechanisms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».