EFETIVIDADE DOS SUPRESSORES DE APETITE NO TRATAMENTO DA OBESIDADE: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a multifactorial condition that requires integrated treatments, including anorectic drugs as a complement to lifestyle changes, which act on the central nervous and endocrine systems, promoting satiety and weight loss. However, inappropriate use can cause adverse effects and dependence, highlighting the need for the present study. This study aimed to analyze the effects and adverse reactions of the main anorectic drugs. Specifically, we sought to characterize their classes and describe the side effects associated with their isolated or combined use. A systematic review was carried out covering 3,905 articles identified in databases such as PubMed, SciELO, Cochrane Library, and other platforms. After applying criteria based on the PICOS model, 625 studies were considered eligible, and five observational studies, published between 2014 and 2024, were analyzed in detail. Methodological quality was assessed by the Newcastle-Ottawa scale. The five studies analyzed approximately 691 thousand participants from different countries. Liraglutide was the most effective in weight loss, with an average of -7.7 kg, while phentermine-topiramate stood out in weight reduction, with more than 40% of cases recording a loss of more than 5% of body weight. However, adverse effects such as nausea, insomnia, and cardiovascular risks were reported. The efficacy of the drugs varies between classes, with liraglutide and phentermine-topiramate being the most promising. The combination of pharmacological interventions with lifestyle changes proved to be more effective and safe, reinforcing the importance of medical supervision. Anorectics are valuable tools in the management of obesity, as long as they are used under medical supervision and associated with healthy habits. Personalized strategies and future studies are essential to ensure long-term safety and efficacy.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle