GLP-1 receptor agonist-based therapies and cardiovascular risk: a review of mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular outcome trials (CVOTs) in people living with type 2 diabetes mellitus and obesity have confirmed the cardiovascular benefits of glucagon-like peptide 1 receptor agonists (GLP-1RAs), including reduced cardiovascular mortality, lower rates of myocardial infarction, and lower rates of stroke. The cardiovascular benefits observed following GLP-1RA treatment could be secondary to improvements in glycemia, blood pressure, postprandial lipidemia, and inflammation. Yet, the GLP-1R is also expressed in the heart and vasculature, suggesting that GLP-1R agonism may impact the cardiovascular system. The emergence of GLP-1RAs combined with glucose-dependent insulinotropic polypeptide and glucagon receptor agonists has shown promising results as new weight loss medications. Dual-agonist and tri-agonist therapies have demonstrated superior outcomes in weight loss, lowered blood sugar and lipid levels, restoration of tissue function, and enhancement of overall substrate metabolism compared to using GLP-1R agonists alone. However, the precise mechanisms underlying their cardiovascular benefits remain to be fully elucidated. This review aims to summarize the findings from CVOTs of GLP-1RAs, explore the latest data on dual and tri-agonist therapies, and delve into potential mechanisms contributing to their cardioprotective effects. It also addresses current gaps in understanding and areas for further research.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».