Effect of Semaglutide on Regression and Progression of Glycemia in People With Overweight or Obesity but Without Diabetes in the SELECT Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether semaglutide slows progression of glycemia in people with cardiovascular disease and overweight or obesity but without diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In a multicenter, double-blind trial, participants aged ≥45 years, with BMI ≥27 kg/m2, and with preexisting cardiovascular disease but without diabetes (HbA1c <6.5%) were randomized to receive subcutaneous semaglutide (2.4 mg weekly) or placebo. Major glycemic outcomes were HbA1c and proportions achieving biochemical normoglycemia (HbA1c <5.7%) and progressing to biochemical diabetes (HbA1c ≥6.5%). RESULTS: Of 17,604 participants, 8,803 were assigned to semaglutide and 8,801 to placebo. Mean ± SD intervention exposure was 152 ± 56 weeks and follow-up 176 ± 40 weeks. In both treatment arms mean nadir HbA1c for participants was at 20 weeks. Thereafter, HbA1c increased similarly in both arms, with a mean difference of -0.32 percentage points (95% CI -0.33 to -0.30; -3.49 mmol/mol [-3.66 to -3.32]) and with the difference favoring semaglutide throughout the study (P < 0.0001). Body weight plateaued at 65 weeks and was 8.9% lower with semaglutide. At week 156, a greater proportion treated with semaglutide were normoglycemic (69.5% vs. 35.8%; P < 0.0001) and a smaller proportion had biochemical diabetes by week 156 (1.5% vs. 6.9%; P < 0.0001). The number needed to treat was 18.5 to prevent a case of diabetes. Both regression and progression were dependent on glycemia at baseline, with the magnitude of weight reduction important in mediating 24.5% of progression and 27.1% of regression. CONCLUSIONS: In people with preexisting cardiovascular disease and overweight or obesity but without diabetes, long-term semaglutide increases regression to biochemical normoglycemia and reduces progression to biochemical diabetes but does not slow glycemic progression over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».