MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410004411 · doi:10.1172/jci192414

GLP-1 receptor agonists for the treatment of alcohol use disorder

2025· letter· en· W4410004411 sur OpenAlexafffund
Gavin N. Petrie, Leah M. Mayo

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2025
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Calgary
Mots-clésAlcohol use disorderAlcoholReceptorPharmacologyAgonistMedicineChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs), such as semaglutide, are widely used in the treatment of metabolic disorders, including type 2 diabetes (T2D) and obesity. These medications primarily function by enhancing insulin secretion; however, emerging evidence suggests that the effects extend beyond metabolic regulation. In this issue of the JCI, Farokhnia et al. evaluated the effects of GLP-1RAs alongside another T2D treatment, dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP-4Is), on alcohol consumption in humans and preclinical models. In humans, GLP1-RAs, but not DPP-4Is, were associated with reductions in alcohol consumption. Similarly, DPP-4 inhibition had no effect on alcohol intake in rodents. These findings invite further exploration of the mechanisms by which GLP-1RAs reduce alcohol consumption and redefine our pharmacotherapy approach to alcohol use disorder (AUD) by opening the possibility for application as an early harm-reduction tool.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0100,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical InvestigationMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207