Glucagon-like peptide-1 levels and dipeptidyl peptidase-4 activity in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Hyperglycemia is the major risk factor for microvascular complications in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients. This randomized controlled clinical trial aimed to investigate T2DM patients with microvascular complications with regard to possible relations among serum clusterin (CLU), amylin, secreted frizzled-related protein-4 (SFRP-4), glucagon-like peptide-1 (GLP-1) and dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) activities. Methods Subject groups were defined as follows: T2DM without complications (n=25, F/M=9/16, age 53.9±11.1 years); T2DM+Retinopathy (n=25, F/M=13/12, age 63.8±7.1 years); T2DM+Nephropathy (n=25, F/M=13/12, age 58.7±14.4 years); T2DM+Neuropathy (n=25, F/M=15/10, age 63.2±9.6 years); and healthy control subjects (HC) (n=25). CLU, amylin, SFRP-4, DPP-4 and GLP-1 (total and active) activities were measured and compared in blood samples from type 2 diabetic patients with and without microvascular complications. Results Significantly lower levels of DPP-4 and GLP-1total (P<0.005 and P<0.001, respectively) and higher levels of SFRP-4 were measured in subjects with T2DM in comparison with HC (P<0.05). Serum CLU, amylin and GLP-1active levels were similar between HC and T2DM patients. Patients with T2DM+microvascular complications had significantly higher DPP-4 and GLP-1total levels when compared with T2DM patients without complications (P<0.05 and P<0.001, respectively). Regardless of the other features, in all patients with T2DM-associated microvascular complications, a positive correlation was evident between DPP-4 activity and GLP-1total (r=0.290; P<0.01). Conclusions DPP-4 activity and GLP-1total levels were higher in patients with microvascular complications associated with T2DM. Contrary to expectations, no negative correlation was seen between GLP-1 and DDP-4 levels. This result suggests the possible inefficacy of DDP-4 activity as a marker to predict in vivo degradation of endogenous GLP-1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,016 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».