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Enregistrement W1991778481 · doi:10.1001/jama.295.7.761

Effect of Rimonabant, a Cannabinoid-1 Receptor Blocker, on Weight and Cardiometabolic Risk Factors in Overweight or Obese Patients

2006· article· en· W1991778481 sur OpenAlexaboutno aff
F. Xavier Pi‐Sunyer, Louis J. Aronne, Hassan Heshmati, Jeanne Devin, Julio Rosenstock, for the RIO-North America Study Group

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRimonabantMedicinePlaceboOverweightBody mass indexInternal medicineDyslipidemiaWaistObesityCannabinoid receptorAntagonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Rimonabant, a selective cannabinoid-1 receptor blocker, may reduce body weight and improve cardiometabolic risk factors in patients who are overweight or obese. OBJECTIVE: To compare the efficacy and safety of rimonabant with placebo each in conjunction with diet and exercise for sustained changes in weight and cardiometabolic risk factors over 2 years. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Randomized, double-blind, placebo-controlled trial of 3045 obese (body mass index > or =30) or overweight (body mass index >27 and treated or untreated hypertension or dyslipidemia) adult patients at 64 US and 8 Canadian clinical research centers from August 2001 to April 2004. INTERVENTION: After a 4-week single-blind placebo plus diet (600 kcal/d deficit) run-in period, patients were randomized to receive placebo, 5 mg/d of rimonabant, or 20 mg/d of rimonabant for 1 year. Rimonabant-treated patients were rerandomized to receive placebo or continued to receive the same rimonabant dose while the placebo group continued to receive placebo during year 2. MAIN OUTCOME MEASURES: Body weight change over year 1 and prevention of weight regain during year 2. Additional efficacy measures included changes in waist circumference, plasma lipid levels, and other cardiometabolic risk factors. RESULTS: At year 1, the completion rate was 309 (51%) patients in the placebo group, 620 (51%) patients in the 5 mg of rimonabant group, and 673 (55%) patients in the 20 mg of rimonabant group. Compared with the placebo group, the 20 mg of rimonabant group produced greater mean (SEM) reductions in weight (-6.3 [0.2] kg vs -1.6 [0.2] kg; P<.001), waist circumference (-6.1 [0.2] cm vs -2.5 [0.3] cm; P<.001), and level of triglycerides (percentage change, -5.3 [1.2] vs 7.9 [2.0]; P<.001) and a greater increase in level of high-density lipoprotein cholesterol (percentage change, 12.6 [0.5] vs 5.4 [0.7]; P<.001). Patients who were switched from the 20 mg of rimonabant group to the placebo group during year 2 experienced weight regain while those who continued to receive 20 mg of rimonabant maintained their weight loss and favorable changes in cardiometabolic risk factors. Use of different imputation methods to account for the high rate of dropouts in all 3 groups yielded similar results. Rimonabant was generally well tolerated; the most common drug-related adverse event was nausea (11.2% for the 20 mg of rimonabant group vs 5.8% for the placebo group). CONCLUSIONS: In this multicenter trial, treatment with 20 mg/d of rimonabant plus diet for 2 years promoted modest but sustained reductions in weight and waist circumference and favorable changes in cardiometabolic risk factors. However, the trial was limited by a high drop-out rate and longer-term effects of the drug require further study. Clinical Trials Registration ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00029861.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 222
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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