Abstract 4365415: Comparative Efficacy of Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists and Co-Agonists for Weight Loss Among Patients Without Diabetes: A Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) and newer dual/triple co-agonists promote weight loss in adults without diabetes, yet comparative efficacy across agents remains uncertain. Aim: To compare and rank the efficacy of GLP-1 RAs and co-agonists for weight loss using network meta-analysis (NMA). Methods: We searched MEDLINE, EMBASE and Cochrane CENTRAL from inception to May 2025 for randomized controlled trials (RCTs) enrolling adults with overweight/obesity without diabetes. Each agent was analyzed at its highest tested (pre-market) or approved dose. We synthesized relative weight change using a frequentist random-effects NMA at approximately 6 months and 1-1.5 years, and ranked treatments using surface under the cumulative ranking curves (SUCRA; the probability that an agent is the best, scaled 0-1). Results: We identified 25 RCTs (n=15 913) evaluating 11 agents (3 commercially available for weight management [liraglutide, weekly semaglutide, and tirzepatide] and 8 pre-market). At 6 months, all agents significantly reduced weight versus placebo; retatrutide ranked highest (mean difference [MD]: -15.8%, 95% confidence interval [CI] -17.6 to -14.1; SUCRA 1.00), followed by mazdutide (MD: -12.3%, 95% CI -14.1 to -10.5; SUCRA 0.89) and orforglipron (MD: -10.6%, 95% CI -12.8 to -8.4; SUCRA 0.75). Among the commercially available agents, tirzepatide ranked highest (MD: -9.6%, 95% CI -10.1 to -9.1; SUCRA 0.64). No head-to-head trials were available at this timepoint, so all active-to-active estimates were indirect. At 1-1.5 years, retatrutide remained top-ranked (SUCRA 0.99) and outperformed all currently marketed agents, achieving 3.2% greater weight loss than tirzepatide (95% CI -0.4 to 6.8; SUCRA 0.86), 9.9% more than weekly semaglutide (95% CI 6.5 to 13.3; SUCRA 0.47), and 17.2% more than liraglutide (95% CI 13.8 to 20.7; SUCRA 0.14). Conclusions: Among adults without diabetes, dual- and triple-agonists, particularly tirzepatide and retatrutide, achieve the greatest weight reductions, while conventional single GLP-1 RAs yield smaller effects. These findings can guide clinicians and policymakers as novel agents progress toward regulatory approval.
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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 | 0,028 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».