Effect of PPARγ agonist on aerobic exercise capacity in relation to body fat distribution in men with type 2 diabetes mellitus and coronary artery disease: a 1-yr randomized study
Notice bibliographique
Résumé
Targeting metabolic determinants of exercise performance with pharmacological agents that would mimic/potentiate the effects of exercise represents an attractive clinical alternative to counterbalance the poor exercise capacity in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). We examined the effect of 1-yr treatment with the insulin sensitizer peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)γ agonist rosiglitazone on aerobic exercise capacity and body fat composition/distribution in men with T2DM and stable coronary artery disease (CAD). One-hundred four men (age: 64 ± 7 yr; body mass index: 30.0 ± 4.4 kg/m2) with T2DM and CAD were randomized to receive rosiglitazone or placebo for 1 yr. Aerobic exercise capacity (exercise duration) was assessed with a maximal treadmill test, and body composition/distribution were assessed by dual-energy X-ray absorptiometry/computed tomography scans. At 1 yr, patients with T2DM under PPARγ agonist treatment showed a reduction in aerobic exercise capacity compared with the control group (exercise duration change, −31 ± 8 versus 7 ± 11 s, P = 0.009). Significant increases in body fat mass (3.1 ± 0.4 kg, 12%), abdominal and mid-thigh subcutaneous adipose tissue (AT) levels, and mid-thigh skeletal muscle fat were found (all P < 0.01), whereas no effect on visceral AT levels was observed ( P > 0.05) under treatment. Subcutaneous fat mass gained under PPARγ agonist was the strongest predictor of the worsening in aerobic exercise capacity ( P > 0.0001); no association was found with skeletal muscle fat infiltration nor visceral AT. Treatment with the insulin sensitizer PPARγ agonist rosiglitazone in patients with T2DM and CAD is associated with a worsening in aerobic exercise capacity, which seems to be mainly attributable to weight gain and subcutaneous fat mass expansion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».