Impact of anorectic drugs fenfluramine, dexfenfluramine, lorcaserin, and rimonabant on obesity
Notice bibliographique
Résumé
Anorectic drugs are used to suppress appetite and increase satiety, thereby encouraging weight loss. Among the anorectic drugs that have been most commonly used are fenfluramine, dexfenfluramine, lorcaserin, and rimonabant, which promote weight loss in different ways and to different degrees. By reviewing recent literature, this paper comparatively assesses the benefits and risks of these anorectic drugs. Fenfluramine and dexfenfluramine, while highly effective in promoting weight loss, were associated with the highest risk of potentially fatal cardiac valve damage. Lorcaserin has proven to be significantly safer than fenfluramine and dexfenfluramine, but its impacts on weight loss were generally modest and it was less sucessful in promoting long-term weight loss. Rimonabant resulted in a more significant decrease in weight than did lorcaserin, but was associated with unpredictable psychological side effects. This review identifies lorcaserin as the safest of the anorectic drugs discussed, even if it is not the most effective in promoting and sustaining weight loss. While anorectic drugs may help to treat obesity, they are not without potentially harmful side effects and are best used in conjunction with dietary and lifestyle modifications. Future research should seek to improve the specificity of anorectic drugs and thereby reduce potential side effects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».