GLP-1-based therapies for the treatment of resistant hypertension in individuals with overweight or obesity: a review
Notice bibliographique
Résumé
Despite the availability of a wide range of antihypertensive agents, a significant proportion of individuals with resistant hypertension (RHTN) struggle to achieve blood pressure (BP) control. Obesity ranks among the most significant modifiable risk factors for RHTN, with 56-91% of patients with RHTN classified as overweight or obese. Glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1 RAs) are a class of anti-obesity medications that have recently demonstrated efficacy in reducing BP and improving cardiovascular (CV) outcomes in individuals with overweight or obesity. Among the available GLP-1-based therapies, liraglutide, semaglutide, and tirzepatide have been approved for chronic weight management in this population. Tirzepatide, a dual GLP-1 and glucose-dependent insulinotropic polypeptide receptor agonist, has the greatest effect on weight loss and BP reduction compared to GLP-1 RAs alone. To our knowledge, no trials have directly evaluated the effect of GLP-1 RAs or dual GLP-1/GIP receptor agonists on RHTN management. In this review article, we propose that targeting weight loss through GLP-1-based therapies should be explored as a treatment option for individuals with RHTN who are overweight or obese.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».