Effect of Glucagon-like Peptide-1 Receptor Agonists (GLP-1RA) on Weight Loss Following Bariatric Treatment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: There has been growing recognition of the need for considering weight-loss strategies following metabolic bariatric surgery (MBS) to limit the magnitude of potential weight regain. The use of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) in this setting remains uncertain. OBJECTIVE: We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the effect of GLP-1RAs on weight changes in patients who previously underwent MBS. METHODS: We examined the effect of GLP-1RAs on weight changes by calculating pooled estimates (random-effects model) of the absolute differences in body weight (kg) compared to baseline for observational studies and compared to a control group for randomized controlled trials (RCTs). A total of 17 studies (1164 participants) met our inclusion criteria. Pooling the data from the 14 observational studies evaluating the effect of GLP-1RAs post bariatric treatment demonstrated a reduction of 7.83 kg compared to pre treatment (before the use of GLP-1RA) (weight-7.83 kg [95% CI, -9.27 to -6.38]). With respect to tolerability, 23% (95% CI, 10%-36%) of participants reported any adverse event but only 7% discontinued treatment. Data from RCTs showed that the use of GLP-1RAs induced weight reduction of 4.36 kg (95% CI, -0.42 to -8.30) compared to placebo with a similar safety profile. CONCLUSION: Our findings suggest that the use of liraglutide and semaglutide in patients who previously underwent MBS can promote significant weight reduction with an acceptable safety profile.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».