Psychiatric Safety and Weight Loss Efficacy of Naltrexone/bupropion as Add-on to Antidepressant Therapy in Patients with Obesity or Overweight
Notice bibliographique
Résumé
There is significant association between obesity and depression. Naltrexone/Bupropion (NB) is indicated for treatment of overweight and obesity (BMI ≥27 kg/m2 with a comorbidity or ≥30 kg/m2). This post-hoc analysis examines safety and efficacy of NB and placebo among individuals with overweight or obesity who were also taking antidepressant therapy during the LIGHT trial (N=8910). Subjects were divided into four subgroups: NB + antidepressants (n=1150), NB without antidepressants (n=3300), placebo + antidepressants (n=1127) and placebo without antidepressants (n=3317). Among subjects taking NB, the combined incidence of serious adverse events (AEs) and AEs leading to treatment discontinuation was not significantly different between those on antidepressants and those who were not. The key weight-loss efficacy analyses were performed on NB or placebo-treated subjects who remained on study therapy through 104 weeks and who did or did not have documented antidepressant use at each of the baseline, week 52 and week 104 visits (Completers: N=1811; 47.0% female, 86.9% white, mean age of 61 years, mean baseline BMI 37.4 kg/m2). The mean adjusted weight change in subjects taking antidepressants was numerically, but not significantly greater for NB vs. placebo (-6.3% vs. -4.3%). For those subjects not on antidepressants, weight loss was significantly greater for NB vs. PL (-6.8% vs. -3.6%). NB is generally well tolerated in patients with overweight or obesity who are on antidepressants and is effective in promoting weight loss regardless of antidepressant use. These results show that for patients on antidepressant therapy, NB may be an effective option for obesity management.
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 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) | 0,000 | 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 ».