Tirzepatide 10 and 15 mg compared with semaglutide 2.4 mg for the treatment of obesity: An indirect treatment comparison
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare the efficacy of tirzepatide 10 and 15 mg with semaglutide 2.4 mg using an indirect treatment comparison. MATERIALS AND METHODS: Using SURMOUNT-1 and STEP 1 trial data, mean percentage change in body weight from baseline and odds ratio (OR) of achieving 5% or greater weight loss were compared between tirzepatide 10 and 15 mg at week 72 and semaglutide 2.4 mg at week 68 using matching-adjusted indirect comparison of the efficacy estimand. Sensitivity analyses were completed using different methods, including the Bucher method, also using different estimands and/or time points. RESULTS: Greater reductions in percentage change in body weight were observed with tirzepatide 10 and 15 mg versus semaglutide 2.4 mg (tirzepatide 10 mg mean difference: -4.67% [95% CI -5.91%, -3.43%]; tirzepatide 15 mg mean difference: -5.92% [95% CI -7.16%, -4.68%]; both P < .001). Similarly, more participants achieved 5% or greater weight loss with tirzepatide 10 mg (OR 2.61 [95% CI 1.48, 4.57]; P < .001) and 15 mg (OR 2.75 [95% CI 1.57, 4.81]; P < .001) compared with semaglutide 2.4 mg. All sensitivity analyses were consistent, except for an OR of achieving 5% or greater weight loss with tirzepatide 10 mg using the Bucher method to analyse the treatment regimen estimand (P = .074). CONCLUSIONS: Currently there are no direct comparisons of tirzepatide and semaglutide for weight management. Using the matching-adjusted indirect treatment comparison method to compare the efficacy of tirzepatide and semaglutide for chronic weight management, this analysis showed greater weight loss with tirzepatide 10 and 15 mg versus semaglutide 2.4 mg.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».