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Enregistrement W4411135430 · doi:10.1210/clinem/dgaf336

Efficacy of GLP-1-based Therapies on Metabolic Dysfunction-associated Steatotic Liver Disease and Metabolic Dysfunction-associated Steatohepatitis: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4411135430 sur OpenAlexaff
Yue Zhou, Zhihong Wang, Yunzhi Ni, Gérald J. Prud’homme, Qinghua Wang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Government of the People’s Republic of BangladeshNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSteatohepatitisMeta-analysisMedicineFatty liverDiseaseLiver dysfunctionInternal medicineLiver enzymeMetabolic diseaseSteatosisBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: New therapies are urgently needed for the treatment of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) and metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH). We conducted this systematic review and meta-analysis to evaluate the therapeutic effects of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) on MASLD/MASH. METHODS: We searched PubMed, Embase, and Cochrane Library databases to identify randomized controlled trials (RCTs) that compared GLP-1RAs with placebo or active agents with respect to the efficacy in patients with MASLD/MASH. The effects of GLP-1RAs on liver fat content (LFC) by imaging, liver histology, serum liver enzymes, and noninvasive fibrosis indexes [Fibrosis-4, nonalcoholic fatty liver disease fibrosis score, cytokeratin 18, procollagen III, and liver stiffness) were evaluated. Mean differences and risk ratios with 95% confidence intervals were pooled using a random-effect model. RESULTS: Twenty-five RCTs involving 2600 patients who used GLP-1RAs including liraglutide, exenatide, dulaglutide, semaglutide, tirzepatide, efinopegdutide, survodutide, and retatrutide were included. Overall, GLP-1RAs treatment for a median of 24 weeks demonstrated a significant reduction in LFC by 5.21%, with retatrutide displaying the most obvious treatment effects. GLP-1RAs treatment induced significant histological improvements in steatosis, hepatocellular ballooning, and lobular inflammation but nonsignificantly improved fibrosis, with the evidence for tirzepatide more robust than that for semaglutide and liraglutide. GLP-1RAs treatment significantly decreased serum alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, and γ-glutamyl transferase compared with control. GLP-1RAs also significantly improved liver stiffness, with semaglutide displaying the most obvious treatment effect. No drug-related adverse effects involving the liver were observed. CONCLUSION: GLP-1RAs decreased liver fat deposition and improved histological steatosis, hepatocellular ballooning, and lobular inflammation, without worsening of fibrosis in MASLD and MASH.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,031
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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