Comparative Efficacy of Tirzepatide vs. Semaglutide in Reducing Body Weight in Humans: A Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical Trials and Real-World Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to compare the effectiveness of tirzepatide versus semaglutide in producing weight loss. Methods: tests. A random-effect model was used to calculate pooled "mean differences" (MDs). Study quality was estimated by Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) and Cochrane risk of bias (RoB) version 2 tool, and publication bias was estimated through forest plots and the Egger's test. Results: A total of two randomized controlled trials (RCTs) and five retrospective cohorts were included in this MA. MA results showed that compared with the semaglutide, tirzepatide could produce significantly greater weight loss (MD = 4.23; 95% confidence interval (CI): 3.22 - 5.25; P < 0.01). Subgroup analysis showed a dose- and duration-dependent significantly superior therapeutic effect of tirzepatide (> 10 mg dose: MD = 6.50, 95% CI: 5.93 - 7.08, P < 0.01 vs. ≤ 10 mg: MD = 3.89, 95% CI: 2.12 - 5.65, P < 0.01) (> 6 months duration: MD = 5.00, 95% CI: 3.48 - 6.52, P < 0.01 vs. ≤ 6 months: MD = 3.50, 95% CI: 2.24 - 4.75, P < 0.01). The supremacy of tirzepatide was maintained in both types of studies: RCTs and retrospective cohorts. No publication bias was found through forest plots visually or Egger's test (Egger's regression asymmetry test P value 0.94). Study quality estimated by NOS revealed the quality of each study as "good" (≥ 7 points) and that estimated by the Cochrane RoB tool revealed "low" RoB. Conclusion: The pooled analysis provides evidence that tirzepatide is better than semaglutide in reducing body weight, regardless of study design. A dose-response relationship exists, and the weight loss magnitude increases with the dose or duration of tirzepatide. The studies that provide this evidence are of high quality and have a low RoB.
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 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 | 0,028 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».