Obesity, Heart Failure with Preserved Ejection Fraction, and the Role of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) has a high prevalence, affecting more than 50% of patients with heart failure. HFpEF is associated with multiple comorbidities, and obesity is one of the most common. A distinct phenotype has been proposed for obese patients with HFpEF. Recent data show the beneficial role of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) for weight loss in diabetic and non-diabetic patients with obesity or overweight when given as adjunctive therapy to diet and exercise. The mechanisms of action are related to paracrine and endocrine signalling pathways within the gastrointestinal tract, pancreas, and central nervous system that delay gastric emptying, decrease appetite, augment pancreatic beta-cell insulin secretion, and suppress pancreatic glucagon release. These drugs are therefore potentially indicated for treatment of patients with HFpEF and obesity or overweight. Efficacy and safety need to be shown by clinical trials with a first one, Semaglutide Treatment Effect in People with obesity and heart failure with preserved ejection fraction (STEP HFpEF), recently concluded. The aim of the present review is to provide the pathophysiological and pharmacological rationale for GLP-1 RA administration to obese patients with HFpEF.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».