Anagliptin Monotherapy for Six Months in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus and Hyper-Low-Density Lipoprotein Cholesterolemia Reduces Plasma Levels of Fasting Low-Density Lipoprotein Cholesterol and Lathosterol: A Single-Arm Intervention Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anagliptin, a dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitor, has been shown to decrease plasma low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) levels. The objective of our study was to elucidate the mechanisms responsible for the anagliptin-mediated improvements in high LDL-C levels (hyper-LDL cholesterolemia). METHODS: We prospectively examined the effects of anagliptin monotherapy on fasting plasma lathosterol, sitosterol, and campesterol levels in patients with type 2 diabetes mellitus and hyper-LDL cholesterolemia for 6 months. We examined 14 patients who did not use hypoglycemic or lipid-lowering drugs for 4 months before initiating the study. Plasma variables related to glucose and lipid metabolism were measured before and after 6 months of treatment and pre- and postprandially using the cookie-loading test. RESULTS: After treatment, anagliptin monotherapy (n = 14) significantly decreased fasting LDL-C (175.6 to 148.5 mg/dL, mean values before and after the treatment, respectively) and plasma lathosterol levels (3.56 to 2.49 mg/dL), whereas it did not lower fasting sitosterol or campesterol levels. Furthermore, fasting plasma lathosterol levels were negatively correlated with preprandial glucagon-like peptide-1 (GLP-1) levels after anagliptin treatment. CONCLUSIONS: Anagliptin monotherapy may have a beneficial effect on lipid metabolism, which could be mediated by the inhibition of hepatic cholesterol synthesis rather than the inhibition of intestinal lipid transport.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».