Improving glycaemic control in type 2 diabetes: <scp>S</scp> timulate insulin secretion or provide beta‐cell rest?
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is characterized by a gradual decline in pancreatic beta cell function that determines the progressive course of the disease. While beta-cell failure is an important contributor to hyperglycaemia, chronic hyperglycaemia itself is also detrimental for beta-cell function, probably by inducing prolonged secretory stress on the beta cell as well as through direct glucotoxic mechanisms that have not been fully defined. For years, research has been carried out in search of therapies targeting hyperglycaemia that preserve long-term beta-cell function in T2D, a quest that is still ongoing. Current strategies aim to improve glycaemic control, either by promoting endogenous insulin secretion, such as sulfonylureas, or by mechanisms that may impact the beta cell indirectly, for example, providing beta-cell rest through insulin treatment. Although overall long-term success is limited with currently available interventions, in this review we argue that strategies that induce beta-cell rest have considerable potential to preserve long-term beta-cell function. This is based on laboratory-based studies involving human islets as well as clinical studies employing intensive insulin therapy, thiazolidinediones, bariatric surgery, short-acting glucagon-like peptide (GLP)-1 receptor agonists and a promising new class of diabetes drugs, sodium-glucose-linked transporter (SGLT)-2 inhibitors. Nevertheless, a lack of long-term clinical studies that focus on beta-cell function for the newer glucose-lowering agents, as well as commonly used combination therapies, preclude a straightforward conclusion; this gap in our knowledge should be a focus of future 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».