21-PUB: A Real-World Adverse Event Profile of Tirzepatide—A Pilot Systematic Review and Meta-analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: The recent FDA-approved drug, Tirzepatide, a dual GIP and GLP-1 receptor agonist, showed superior efficacy in type-2 diabetes mellitus management and weight reduction. Awareness of the real-world incidence of adverse events(AEs) is crucial for a clinician to advise optimal treatment that ensures the best quality of life for the patient. While RCT-based reviews of AEs exist, no reviews analysed real-world AEs in patients on tirzepatide, and our study aims to fill this research gap. Methods: A systematic search was conducted using apt MeSH terms across PubMed, Embase and Scopus; the results obtained (n=1260) were screened, and the duplicates (n=482) were removed. The titles and abstracts of the rest (n=778) were screened. 8 full texts were reviewed, and 5 met the inclusion criteria and were assessed for bias and quality with the Newcastle-Ottawa scale (NOS). A random effects model in R 4.4.2 was used to estimate the pooled incidence of AEs and 95% CI. Results: 5 moderate-to-low quality studies with 18,387 tirzepatide patients were included. Meta-analysis of pooled proportions from 3 studies reported nausea (8%, CI: 1%-36%, I² = 66%), diarrhoea (6%, CI: 2%-19%, I² = 13.9%), constipation (5%, CI: 1%-25%, I² = 34.5%), hypoglycemia (5%, CI: 1%-32%, I² = 66.5%), and vomiting (2%, CI: 0%-22%, I² = 27.5%). Discontinuation due to adverse events in 4 studies was 3.2% (CI: 2.7%-3.7%, I² = 0%). Rare AEs, like cholelithiasis and gastroenteritis, etc., were reported. Conclusion: Nausea is the most common gastrointestinal(GI) AE, followed by diarrhoea, constipation, and vomiting, which suggests cautious use in patients with GI pathologies. Hypoglycaemia is the most notable non-GI AE. The incidence of AEs was lower than the findings of a meta-analysis of RCTs (Mishra et al., 2023) but had high variability, signifying a need for more extensive, high-quality observational studies to better comprehend its trends, clinical correlations and outcomes. Disclosure G. Chitiki: None. N. Gadepalli: None. H.J. Pandita: None. A. Ranjan: None. C. Kaur: None. M. Pathania: None.
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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 | 0,032 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».