Impact of the Glucagon Assay When Assessing the Effect of Chronic Liraglutide Therapy on Glucagon Secretion
Notice bibliographique
Résumé
Context: Glucagon-like peptide-1 agonists acutely lower serum glucagon. However, in the Liraglutide and β-Cell Repair (LIBRA) Trial, 48-week treatment with liraglutide yielded lower/unchanged fasting glucagon but, surprisingly, enhanced postchallenge glucagonemia [measured by R&D Systems (Minneapolis, MN) assay]. Objective: Because differences between glucagon assays potentially could explain these unexpected findings, we have remeasured glucagon in all 1222 samples from this trial using the highly-sensitive/specific Mercodia assay to compare the findings between assays. Design/Setting/Participants/Intervention: In LIBRA, 51 patients with type 2 diabetes of 2.6 ± 1.9 years duration were randomized to daily subcutaneous liraglutide or placebo injection and followed for 48 weeks, with serial oral glucose tolerance test (OGTT) every 12 weeks (with liraglutide/placebo last administered ∼24 hours earlier). Outcome: Serum glucagon was measured every 30 minutes on each OGTT, enabling determination of the area under the glucagon curve (AUCglucagon). Results: With the Mercodia assay, fasting glucagon was higher in the liraglutide arm than placebo at 12 weeks (P = 0.01), with no between-group differences at 24, 36, and 48 weeks. There was no difference in AUCglucagon between the groups at any visit. Mercodia and R&D Systems glucagon measurements correlated at postchallenge time points but not at fasting. Conclusion: The Mercodia assay did not replicate the R&D Systems glucagon findings. Although neither assay demonstrated lower postchallenge glucagonemia with chronic liraglutide last administered ∼24 hours earlier, the differential response reported by these assays precludes definitive conclusion and highlights the critical role of assay selection when measuring glucagon in clinical studies.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».