Liraglutide 3.0 mg for the management of insufficient weight loss or excessive weight regain post‐bariatric surgery
Notice bibliographique
Résumé
To assess the effectiveness of liraglutide 3.0 mg in post-bariatric surgery patients, and to determine whether this would differ based on the type of bariatric surgery. One hundred seventeen post-bariatric surgery patients from the Wharton Medical Clinic were analysed. Changes in weight while taking liraglutide 3.0 mg were examined for all patients, and by three types of bariatric surgery-Roux-en-Y gastric bypass, gastric banding and gastric sleeve. Patients primarily underwent Roux-en-Y gastric bypass (n = 53, 45.3%) or gastric banding (n = 50, 42.7%). Over 7.6 ± 7.1 months taking liraglutide 3.0 mg, patients lost a statistically significant amount of weight (-6.3 ± 7.7 kg, P < .05) regardless of the type of surgery they had (P > .05). This decrease in weight remained significant after 1-year of taking liraglutide 3.0 mg (P < .05). Nausea was the most prevalent side effect, reported by 29.1% patients. While options for excess weight management in post-bariatric surgery patients are limited, results of this study suggest that post-bariatric surgery patients can lose a significant amount of weight while taking liraglutide 3.0 mg regardless of the type of surgery they had. Further, similar to non-surgical populations, post-bariatric surgery patients taking liraglutide 3.0 mg may experience gastrointestinal side effects such as nausea and can continue to lose weight up to 1 year.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».