Early Weight Loss with Liraglutide 3.0 mg Predicts 1‐Year Weight Loss and is Associated with Improvements in Clinical Markers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify an early response criterion for predicting ≥5% weight loss with liraglutide 3.0 mg at week 56 and to compare efficacy outcomes in early responders (ERs) and early nonresponders (ENRs). METHODS: Using pooled data from the SCALE Obesity and Prediabetes and SCALE Diabetes trials, weight loss of ≥4% at 16 weeks best predicted ≥5% weight loss after 56 weeks. Weight loss and changes in cardiometabolic risk factors and health-related quality of life were evaluated in ERs (≥4% weight loss at week 16) and ENRs (<4% weight loss at week 16) completing 56 weeks' treatment. RESULTS: Proportions of ERs/ENRs to liraglutide 3.0 mg were 77.3%/22.7% (individuals without type 2 diabetes, T2D) and 62.7%/37.3% (those with T2D). Greater mean weight loss was observed in ERs versus ENRs: 10.8% versus 3.0% (without T2D) and 8.5% versus 3.1% (T2D). In both trials, greater proportions of ERs versus ENRs achieved ≥5%, >10%, and >15% weight loss at week 56 with liraglutide 3.0 mg. Greater improvements in cardiometabolic risk factors and health-related quality of life scores were observed in ERs versus ENRs. CONCLUSIONS: The early response criterion was clinically useful to identify individuals who would achieve clinically meaningful weight loss at 56 weeks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle