Improvements in Cardiometabolic Risk Factors by Weight Reduction: A Post Hoc Analysis of Adults With Obesity Randomly Assigned to Tirzepatide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tirzepatide reduced weight and improved cardiometabolic risk factors for participants in the SURMOUNT-1 trial. The changes in cardiometabolic risk factors by degree of tirzepatide-induced weight reduction across a wide spectrum of weight loss have not been reported. OBJECTIVE: To determine changes in cardiometabolic risk factors by weight reduction. DESIGN: Post hoc analysis of the phase 3, randomized, double-blind, SURMOUNT-1 trial (ClinicalTrials.gov: NCT04184622). SETTING: 119 sites in 9 countries. PARTICIPANTS: = 1605) with obesity, or overweight with weight-related complications (excluding diabetes), randomly assigned to tirzepatide treatment groups. INTERVENTION: Once-weekly tirzepatide, 5, 10, or 15 mg. MEASUREMENTS: Changes from baseline to week 72 in cardiometabolic risk factors by weight reduction. RESULTS: were observed even with modest weight reduction, with the steepest effect occurring between less than 5% and less than 20% weight reduction. Improvements in levels of triglycerides, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, and non-HDL cholesterol were primarily observed only after weight reductions greater than 10%. Results were consistent after adjustment for baseline differences. LIMITATIONS: The analysis was post hoc and should be regarded as hypothesis-generating. Duration and sample size precluded evaluation of cardiovascular outcomes. CONCLUSION: In SURMOUNT-1, tirzepatide-associated improvements in cardiometabolic risk factors positively related to the degree of weight reduction, but the pattern varied depending on outcome measure. PRIMARY FUNDING SOURCE: Eli Lilly and Company.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».