Semaglutide Effects on Cardiovascular Outcomes in People With Overweight or Obesity (SELECT) rationale and design
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a major cause of morbidity and mortality. Although it has been widely appreciated that obesity is a major risk factor for CVD, treatments that produce effective, durable weight loss and the impact of weight reduction in reducing cardiovascular risk have been elusive. Instead, progress in CVD risk reduction has been achieved through medications indicated for controlling lipids, hyperglycemia, blood pressure, heart failure, inflammation, and/or thrombosis. Obesity has been implicated as promoting all these issues, suggesting that sustained, effective weight loss may have independent cardiovascular benefit. GLP-1 receptor agonists (RAs) reduce weight, improve glycemia, decrease cardiovascular events in those with diabetes, and may have additional cardioprotective effects. The GLP-1 RA semaglutide is in phase 3 studies as a medication for obesity treatment at a dose of 2.4 mg subcutaneously (s.c.) once weekly. Semaglutide Effects on Heart Disease and Stroke in Patients with Overweight or Obesity (SELECT) is a randomized, double-blind, parallel-group trial testing if semaglutide 2.4 mg subcutaneously once weekly is superior to placebo when added to standard of care for preventing major adverse cardiovascular events in patients with established CVD and overweight or obesity but without diabetes. SELECT is the first cardiovascular outcomes trial to evaluate superiority in major adverse cardiovascular events reduction for an antiobesity medication in such a population. As such, SELECT has the potential for advancing new approaches to CVD risk reduction while targeting obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».