Weight loss and persistence with liraglutide 3.0 mg by obesity class in the real‐world effectiveness study in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective Liraglutide 3.0 mg is associated with clinically significant weight loss in clinical trials, but real‐world data are lacking. In this analysis, weight loss and persistence outcomes with liraglutide 3.0 mg were assessed across obesity classes, in a real‐world clinical setting. Methods Secondary analysis of an observational, retrospective study of liraglutide 3.0 mg for weight management (as adjunct to diet and exercise) at six Wharton Medical Clinics in Canada. Patients were categorized by body mass index (BMI, kg/m2) into obesity class I (BMI 30–34.9); class II (BMI 35–39.9); and class III (BMI ≥40). Change in weight, categorical weight loss, time to maintenance dose (defined as the time to reach the full liraglutide 3.0 mg maintenance dose) and persistence were assessed for each class and for differences between classes. Results Of 308 patients, 70 (22.7%) had obesity class I, 83 (26.9%) obesity class II and 155 (50.3%) obesity class III. Similar percentage change in weight was observed between obesity classes (mean [standard deviation, SD]: −7.0% [6.0], −6.6% [6.0] and −6.1% [5.0], respectively; p = .640), and similar proportions achieved ≥5% weight loss (60.4%, 62.0% and 55.3%, respectively; p = .717) at 6 months. Mean time to maintenance dose (SD) was 64.2 (56.4) d, 76.4 (56.3) d and 71.4 (54.5) d for obesity classes I, II and III, respectively (p = .509). Persistence with medication was also similar between obesity classes (p = .358). Conclusions These findings suggest that real‐world treatment with liraglutide 3.0 mg, regardless of obesity class, is associated with similar clinically significant weight loss, time to maintenance dose and medication persistence.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».