Clinical studies on anti-obesity medications in Arab countries
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
OBJECTIVES: To identify and summarize studies carried out in Arab countries on anti-obesity medications (AOMs), with a focus on the types of medications investigated, study designs, and the efficacy/effectiveness and safety metrics reported. METHODS: We carried out a comprehensive scoping review of primary studies examining the use of AOMs in adult Arab populations. Five databases (Medline, Embase, Cochrane Library, Index Medicus for the Eastern Mediterranean Region, and e-Marefa) were searched for English-language publications up to October 2024. Data extraction was carried out on study characteristics, participant demographics, interventions, and outcomes related to weight reduction, metabolic parameters, and side effects. The risk of bias (RoB) was assessed using the Newcastle-Ottawa scale for non-randomized studies and a modified RoB tool for randomized controlled trials. RESULTS: A total of 59 clinical studies published between 2014-2024 were included. The majority (89.8%) were observational in design. Most studies were carried out in Saudi Arabia (40.7%) and the United Arab Emirates (20.3%). Glucagon-like peptide-1 receptor agonists were investigated in 72.9% of the studies, with liraglutide being the most frequently studied agent (54.2%). The most commonly reported efficacy outcomes included changes in total body weight (45.8%), body mass index (39.0%), and the proportion of weight loss (28.8%). Gastrointestinal side effects were reported in 32.2% of patients across studies. CONCLUSION: Despite the growing body of research on AOMs in Arab countries, most studies remain observational and focus primarily on earlier-generation agents. There is a need for randomized controlled trials to evaluate the efficacy and safety of newer AOMs, such as semaglutide and tirzepatide, within Arab populations to inform culturally and genetically tailored obesity management strategies.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 découle