Obesity management for the treatment of type 2 diabetes: emerging evidence and therapeutic approaches
Notice bibliographique
Résumé
Excess adiposity can contribute to metabolic complications, such as type 2 diabetes mellitus (T2DM), which poses a significant global health burden. Traditionally viewed as a chronic and irreversible condition, T2DM management has evolved and new approaches emphasizing reversal and remission are emerging. Bariatric surgery demonstrates significant improvements in body weight and glucose homeostasis. However, its complexity limits widespread implementation as a population-wide intervention. The identification of glucagon-like peptide 1 (GLP-1) and the development of GLP-1 receptor agonists (GLP-1RAs) have improved T2DM management and offer promising outcomes in terms of weight loss. Innovative treatment approaches combining GLP-1RA with other gut and pancreatic-derived hormone receptor agonists, such as glucose-dependant insulinotropic peptide (GIP) and glucagon (GCG) receptor agonists, or coadministered with amylin analogues, are demonstrating enhanced efficacy in both weight loss and glycemic control. This review aims to explore the benefits of bariatric surgery and emerging pharmacological therapies such as GLP-1RAs, and dual and triple agonists in managing obesity and T2DM while highlighting the caveats and evolving landscape of treatment options.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».