Real‐world persistence with liraglutide 3.0 mg for weight management and the SaxendaCare® patient support program
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective Weight management medications can significantly increase patients' chances of achieving a clinically meaningful weight loss if patients persist with treatment. This retrospective observational study of de‐identified medical records of 311 patients is the first real‐world study examining persistence with liraglutide 3.0 mg in Canada, and also investigates associations between the SaxendaCare® patient support program and persistence and weight loss. Methods Overall persistence was assessed, as well as associations of enrollment in SaxendaCare®, persistence and weight loss. Results Overall mean (standard deviation) persistence with liraglutide 3.0 mg was 6.3 (4.1) months, and 67.5% (n = 210) and 53.7% (n = 167) of patients persisted for ≥4 and ≥ 6 months, respectively. Enrollment in SaxendaCare® was associated with significantly longer persistence with liraglutide 3.0 mg and greater weight loss. Patients enrolled in SaxendaCare® (n = 119) persisted for 7.9 (4.0) versus 5.2 (3.8) months for those not enrolled (n = 184) (p < 0.001), and had significantly greater percent weight loss after 6 months regardless of the duration of their persistence (−7.9% vs −5.5% from baseline, p < 0.01). Conclusions These findings suggest that, in clinical settings, persistence with liraglutide 3.0 mg can exceed 6 months, and that enrolling in SaxendaCare® may be associated with comparatively longer persistence and, regardless of persistence, greater weight loss.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».