Characterization of people achieving different weight reduction categories with tirzepatide
Notice bibliographique
Résumé
What were the characteristics of participants who achieved body weight reduction in different categorical measures (<5%, ≥5% to<15%, ≥15% to<20%, ≥20% to<25%, ≥25% to<30%, and ≥30%) treated with tirzepatide in SURMOUNT-1? Methods : Tirzepatide, a once weekly GIP and GLP-1 receptor agonist approved in the US for treatment of type 2 diabetes (T2D) and chronic weight management, resulted in robust reductions in body weight in people with obesity without T2D in SURMOUNT-1. Baseline characteristics and change from baseline to week 72 for several efficacy parameters were summarized descriptively for treatment-adherent participants (≥75% doses administered), treated with tirzepatide 5, 10, or 15 mg (N=1834). Results : Participants achieving higher categorical weight reduction (%) were more likely to be female (53% to 87% from lowest to highest weight reduction category, respectively), White (65% to 84%), and to have a lower baseline body weight (115-102 kg). There were no apparent differences across categories in mean age, ethnicity (Hispanic or Latino [yes/no]), duration of obesity, current smoker status, or years of education. Higher percentage body weight reduction categories were associated with greater reductions in systolic blood pressure (SBP; -0.2 to -12.9 mmHg from lowest to highest weight reduction category, respectively), waist circumference (-2.3 to -29.9 cm), total cholesterol (-5.8 to -19.3 mg/dL), non-high-density lipoprotein cholesterol (-3.4 to -25.8 mg/dL), triglycerides (7.9 to -58.9 mg/dL), HbA1c (-0.2 to -0.6%), and fasting serum insulin (1.0 to -7.4 mIU/L). Conclusion : In SURMOUNT-1, tirzepatide-treated participants reaching higher percentage body weight reduction categories were more likely to be of female sex, White race, and have a lower baseline body weight. Greater percentage body weight reduction translated to greater improvements in cardiometabolic risk factors including SBP, waist circumference, lipid levels, HbA1c, and serum insulin. Publication History Article published online: 18 April 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».