Discontinuing semaglutide after weight loss: strategy for weight maintenance and a possible new side effect
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) facilitate weight loss. Weight regain off therapy is concerning. We reported the case of a 35-year-old male prescribed oral semaglutide with 22.7 kg weight loss over 120 days. Herein, we describe the clinical course when discontinuing GLP-1 RA therapy, one approach to maintaining weight loss after discontinuation, and a possible new side effect. At day 120, we continued oral semaglutide 7 mg daily, down from 14 mg, for weight maintenance with subsequent weight regain. We re-increased semaglutide to 14 mg/day with weight re-loss within 1 month and weight maintance for a year. We then discontinued semaglutide; weight loss was maintained for 6 months. The patient reported lactose intolerance ∼13 months before starting semaglutide. During semaglutide therapy, the patient reported worsened lactose intolerance and new gluten intolerance. Food allergy/celiac testing were negative. Intolerances did not improve with semaglutide discontinuation. Six months after semaglutide discontinuation, the patient was diagnosed with small intestinal bacterial overgrowth, possibly worsened by semaglutide. Factors potentially supporting weight maintenance were early drug treatment for new-onset obesity, non-geriatric age, strength training, and diet modification. The case highlights tailoring approaches to maintain weight loss without GLP-1 RAs. Trials are needed to optimize weight maintenance strategies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».