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Enregistrement W4400113119 · doi:10.1016/j.physbeh.2024.114622

Glucagon-like peptide 1 agonist and effects on reward behaviour: A systematic review

2024· review· en· W4400113119 sur OpenAlexaff
Sebastian Badulescu, Aniqa Tabassum, Gia Han Le, Sabrina Wong, Lee Phan, Hartej Gill, Cristian-Daniel Llach, Roger S. McIntyre, Joshua D. Rosenblat, Rodrigo B. Mansur

Notice bibliographique

RevuePhysiology & Behavior · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucagon-like peptide-1AgonistExtant taxonReward systemRepurposingNeuroscienceGlucagon-like peptide 1 receptorGlucagonReceptorBiologyMedicineInternal medicineType 2 diabetesEndocrinologyDiabetes mellitusInsulinEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The roles of metabolic signals, including Glucagon-like peptide 1 (GLP-1), have been implicated in multiple domains outside metabolic regulation. There is a growing interest in repurposing Glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs) as therapeutics for motivation and reward-related behavioural disturbances. Herein, we aim to systematically review the extant evidence on the potential effects of GLP-1RAs on the reward system. METHODS: The study followed PRISMA guidelines using databases such as OVID, PubMed, Scopus, and Google Scholar. The search focused on "Reward Behavior" and "Glucagon Like Peptide 1 Receptor Agonists" and was restricted to human studies. Quality assessment achieved by the NIH's Quality Assessment of Controlled Intervention Studies RESULTS: GLP-1RAs consistently reduced energy intake and influenced reward-related behaviour. These agents have been associated with decreased neurocortical activation in response to higher rewards and food cues, particularly high-calorie foods, and lowered caloric intake and hunger levels. DISCUSSION: GLP-1RAs show promise in addressing reward dysfunction linked to food stimuli, obesity, and T2DM. They normalize insulin resistance, and might also modulate dopaminergic signalling and reduce anhedonia. Their effects on glycemic variability and cravings suggest potential applications in addiction disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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