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Enregistrement W4407284961 · doi:10.1093/jcag/gwae059.081

A81 GASTROINTESTINAL ADVERSE EVENTS ASSOCIATED WITH GLUCAGON-LIKE PEPTIDE-1 (GLP-1) AGONISTS IN OVERWEIGHT PATIENTS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2025· review· en· W4407284961 sur OpenAlexaff
Yash Verma, Nikko Gimpaya, Winston H. Tran, R Sondawle, G Sinanian, Daniel Tham, Samir C. Grover

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucagon-like peptide-1Meta-analysisAdverse effectOverweightMedicineInternal medicineGlucagonGastroenterologyEndocrinologyType 2 diabetesObesityDiabetes mellitusInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Glucagon-Like Peptide-1 (GLP-1) agonists are widely prescribed for managing type 2 diabetes and have recently gained attention for their potential in promoting weight loss in obese patients. The off-label use of certain GLP-1 agonists for weight loss has been steadily increasing, raising concerns about their safety in non-diabetic patients. Although the gastrointestinal (GI) side effects of GLP-1 agonists are well-documented in diabetic populations, their impact on overweight or obese individuals has not been systematically analyzed. Aims To systematically review and analyze the incidence, severity, and types of GI adverse events (AEs) associated with the use of GLP-1 agonists in overweight or obese patients (BMI: >25 kg/m2) Methods We conducted a systematic search across five databases, including PubMed, Ovid MEDLINE, Embase, Web of Science, and Scopus. Studies were restricted to randomized controlled trials (RCTs) involving GLP-1 agonists whose primary indication was obesity and whose primary outcome was weight loss. Studies that did not report adverse events were excluded. Adverse events were extracted using their preferred terms from the Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA). A meta-analysis was performed to pool the relative risk (RR) of GI AEs using the random effects model. A meta-regression was also performed. Results A total of 42 studies (n = 23318 patients) met the inclusion criteria. GLP-1 agonists showed an increased risk of nausea (RR 2.77; 95% CI 2.50–3.10; p < 0.001), diarrhea (RR 2.01; 95% CI 1.78–2.01; p < 0.001), and constipation (RR 2.13; 95% CI 1.90–2.38; p = 0.05) when compared to placebo. The incidence of nausea was higher in those with lower average BMI (coefficient: 3.88; p = 0.005). Additionally, we found no difference between GLP-1 agonists and placebo in the risk of cholelithiasis, cholecystitis, and biliary dyskinesia (RR 1.62; 95% CI 1.22–2.17; p = 0.99). Conclusions Our study found that obese patients are at an increased risk of experiencing nausea, diarrhea and constipation when using GLP-1 agonists compared to placebo. Gallbladder disorders showed no difference in risk. For obese patients, lower average BMI may increase the likelihood of experiencing nausea. FIgure 1. Forest plot indicating relative risk for nausea in obese patients treated with GLP-1 agonists. Error bars represent 95% confidence intervals. Funding Agencies None

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,036
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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