Risk of Hair Loss with Semaglutide for Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT GLP-1 (glucagon-like peptide-1) agonists including semaglutide are some of the most prescribed medications in the world. Many recent studies have quantified their adverse events with a focus on gastrointestinal adverse events. However, no large epidemiologic study has investigated the risk of hair loss with these medications. We conducted a retrospective cohort study using a large health claims database to investigate this risk. Using a random sample of 16 million patients, we identified new users of semaglutide and an active comparator bupropion-naltrexone. We excluded those with a diagnosis of diabetes or use of antihyperglycemics prior to cohort entry. Cohort members were followed from the first date of a study drug prescription to the diagnosis of hair loss. We adjusted for age, sex, geographic location, depression, steroid use, hypothyroidism, polycystic ovary syndrome, and anemia. Our cohort included 1,926 semaglutide users and 1,348 users of bupropion-naltrexone. The incidence of hair loss was higher among the semaglutide group than the active comparator, bupropion-naltrexone. The adjusted hazard ratio for hair loss for all patients using semaglutide, for men, and for women compared to bupropion-naltrexone were 1.52 (95% confidence interval (CI):0.86-2.69), 0.86 (95% CI: 0.05-14.49), and 2.08 (95% CI: 1.17-3.72) respectively. Our results demonstrate an increased risk of hair loss with semaglutide in women. Future studies are required to ascertain the association between semaglutide and hair loss.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».