Medications that cause weight gain and alternatives in Canada: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cause of the obesity epidemic is multifactorial, but may, in part, be related to medication-induced weight gain. While clinicians may strive to do their best to select pharmacotherapy(ies) that has the least negative impact on weight, the literature regarding the weight effects of medication is often limited and devoid of alternative therapies. RESULTS: Antipsychotics, antidepressants, antihyperglycemics, antihypertensives and corticosteroids all contain medications that were associated with significant weight gain. However, there are several medication alternatives within the majority of these classes associated with weight neutral or even weight loss effects. Further, while not all of the classes of medication examined in this review have weight-favorable alternatives, there exist many other tools to mitigate weight gain associated with medication use, such as changes in dosing, medication delivery or the use of adjunctive therapies. CONCLUSION: Medication-induced weight gain can be frustrating for both the patient and the clinician. As the use of pharmaceuticals continues to increase, it is pertinent for clinicians to consider the weight effects of medications prior to prescribing or in the course of treatment. In the case where it is not feasible to make changes to medication, adjunctive therapies should be considered.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».