Clinical studies on anti-obesity medications in Arab countries
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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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».