Liraglutide and Weight Loss Among Patients with Advanced Heart Failure and a Reduced Ejection Fraction: Insights from the FIGHT Trial
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».