Liraglutide and Weight Loss Among Patients with Advanced Heart Failure and a Reduced Ejection Fraction: Insights from the FIGHT Trial
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
AIMS: Obesity is present in up to 45% of patients with heart failure (HF). Liraglutide, a glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor antagonist, facilitates weight loss in obese patients. The efficacy of liraglutide as a weight loss agent among patients with HF and reduced ejection fraction (HFrEF) and a recent acute HF hospitalization remains unknown. METHODS AND RESULTS: The Functional Impact of GLP-1 for Heart Failure Treatment study randomized 300 patients with HFrEF (ejection fraction ≤ 40%), both with and without diabetes and a recent HF hospitalization to liraglutide or placebo. The primary outcome for this post hoc analysis was the change in weight from baseline to last study visit. We conducted an 'on-treatment' analysis of patients with at least one follow-up visit on study drug (123 on liraglutide and 124 on placebo). The median age was 61 years, 21% were female, and 69% of patients had New York Heart Association functional Class III or IV symptoms. The median ejection fraction was 25% (25th, 75th percentile 19-32%). Liraglutide use was associated with a significant weight reduction [liraglutide -1.00 lbs vs. placebo 2.00 lbs; treatment difference -4.10 lbs; 95% confidence interval (CI) -7.94, -0.25; P = 0.0367; percentage treatment difference -2.07%, 95% CI -3.86, -0.28; P = 0.0237]. Similar results were seen after multivariable adjustments. Liraglutide also significantly reduced triglyceride levels (liraglutide 7.5 mg/dL vs. placebo 12.0 mg/dL; treatment difference -33.1 mg/dL; 95% CI -60.7, -5.6; P = 0.019). CONCLUSIONS: Liraglutide is an efficacious weight loss agent in patients with HFrEF. These findings will require further exploration in a well-powered cardiovascular outcomes trial.
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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)
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