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Enregistrement W3157770810 · doi:10.1210/jendso/bvab048.030

Impact of Semaglutide on Body Composition in Adults With Overweight or Obesity: Exploratory Analysis of the STEP 1 Study

2021· article· en· W3157770810 sur OpenAlexaff
John Wilding, Rachel L. Batterham, Salvatore Calanna, Luc F. Van Gaal, Barbara McGowan, Julio Rosenstock, Marie Thi Dao Tran, Sean Wharton, Koutaro Yokote, Niels Zeuthen, Robert F. Kushner

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightSemaglutideLean body massMedicineBody mass indexObesityPlaceboInternal medicineEndocrinologyType 2 diabetesDiabetes mellitusBody weightLiraglutide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Central obesity is associated with increased risk of cardiometabolic disease. Weight loss reduces lean muscle mass, potentially impacting resting energy expenditure and/or physical functioning. This analysis of the STEP 1 trial evaluated the impact of subcutaneous (s.c.) semaglutide, a glucagon-like peptide-1 analogue, on body composition in adults with overweight/obesity using dual energy X-ray absorptiometry (DEXA). Methods: In STEP 1, 1961 adults aged ≥18 years with body mass index (BMI) ≥27 kg/m2 with ≥1 weight-related comorbidity or BMI ≥30 kg/m2, without diabetes, were randomized to s.c. semaglutide 2.4 mg once-weekly or matched placebo (2:1) for 68 weeks, plus lifestyle intervention. Participants with BMI ≤40 kg/m2 from 9 sites were eligible for the substudy. Total fat mass, total lean body mass and regional visceral fat mass were measured using DEXA at screening and week 68; visceral fat mass was calculated in the L4 region (both males/females), android region (males), or gynoid region (females), depending on site scanner methodology. Proportions of total fat and lean body mass are shown relative to total body mass; proportion of visceral fat mass is expressed relative to region assessed. Results: This analysis included 140 participants (semaglutide n=95; placebo n=45) (mean weight 98.4 kg, BMI 34.8 kg/m2; 76% female). Baseline body composition was similar in those receiving semaglutide and placebo (total fat mass proportion: 43.4% vs 44.6%; regional visceral fat mass proportion: 33.8% vs 36.3%; total lean body mass proportion: 53.9% vs 52.7%; respectively). Percentage change in body weight from baseline to week 68 was -15.0% with semaglutide vs -3.6% with placebo. This resulted in reductions from baseline with semaglutide in total fat mass (-19.3%) and regional visceral fat mass (-27.4%), leading to 3.5%-point and 2.0%-point reductions in the proportions of total fat mass and visceral fat mass, respectively. Total lean body mass decreased from baseline (-9.7%); however, the proportion relative to total body mass increased by 3.0%-points. An increasing improvement in lean body mass:fat mass ratio was seen with semaglutide with increasing weight loss from baseline to week 68 (continuous data). Overall, the ratio increased from baseline (1.34 [95% CI: 1.22, 1.47]) to week 68 by 0.23 [0.14, 0.32], with greater improvement in those with ≥15% weight loss (n=44; 0.41 [0.28, 0.53]) vs <15% weight loss (n=39; 0.03 [-0.05, 0.12]) (observed, dichotomized data; no imputation for missing data). There were no major changes in body composition with placebo from baseline to week 68. Conclusion: In adults with overweight/obesity, semaglutide 2.4 mg was associated with reduced total fat mass and regional visceral fat mass, and an increased proportion of lean body mass. Greater weight loss was associated with greater improvement in body composition (lean body mass:fat mass ratio).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations83
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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