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Enregistrement W3108268477 · doi:10.1111/dom.14284

Extended‐release naltrexone/bupropion and liver health: Pooled, post hoc analysis from four randomized controlled trials

2020· article· en· W3108268477 sur OpenAlexaff
Harpreet S. Bajaj, Melonie Burrows, Jessica Blavignac, Emilia Paron, Fernando Camacho, Errol Gould, Maxime Barakat

Notice bibliographique

RevueDiabetes Obesity and Metabolism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBausch Health (Canada)LMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesOrexigen Therapeutics
Mots-clésMedicinePost-hoc analysisWeight lossInternal medicinePlaceboOverweightFatty liverBupropionGastroenterologyBody mass indexObesityDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sustained weight loss improves liver histology in non‐alcoholic fatty liver disease. This post hoc analysis of four phase III, 56‐week, randomized controlled trials investigated if extended‐release naltrexone and bupropion (NB) affects alanine aminotransferase (ALT) and Fibrosis‐4 (FIB‐4) index in adults with overweight or obesity. Two thousand and seventy‐three subjects (NB = 1310; placebo = 763; 79.0% female; 81.6% Caucasian) had baseline mean weight 101 kg, body mass index 36.2 kg/m 2 , ALT 26.9 IU/L and FIB‐4 0.79. At 56 weeks, NB‐treated subjects experienced more weight loss than placebo (8.7 vs. 3.2 kg, respectively, P < .0001). Weight loss, independent of treatment, was associated with improved ALT and FIB‐4 ( P < .0001). There was a significant independent effect of NB on change from baseline for FIB‐4 ( P < .0001), but not for ALT ( P = .54). Categorical ALT response (from above to within normal ranges: 10‐40 IU/L for men; 7‐35 IU/L for women) and achievement of 25% and 50% reduction in ALT were greater for NB versus placebo, and independently affected by weight loss ( P < .0001), but not treatment. NB‐associated weight loss may improve liver health by normalizing ALT values for those with high baseline levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,022
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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