GLP-1R Agonists for Weight Loss in Psychiatric Disorders: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context: Individuals with psychiatric disorders have a higher prevalence of obesity, partly because of the use of psychotropic medications. Safe and effective pharmacological interventions for weight management in this population are needed. Objective: To assess the efficacy and safety of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1Ras) in individuals with psychiatric disorders and obesity/overweight through a systematic review and meta-analysis, focusing on weight and metabolic outcomes. Data Sources: We searched PubMed, Embase, Cochrane CENTRAL, and ClinicalTrials.gov until May 2025 for observational studies that evaluated GLP-1RAs in this population. Study Selection: Studies including adults with psychiatric disorders and obesity treated with GLP-1RAs were eligible; 10 randomized controlled trials met the inclusion criteria. Data Extraction: Two reviewers independently extracted the data and assessed the risk of bias using the Cochrane RoB 2 tool. Outcomes included weight, body mass index (BMI), waist circumference, glucose level, systolic blood pressure, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, triglycerides, and adverse events. Data Synthesis: GLP-1RAs significantly reduced body weight [mean difference (MD) -5.03 kg; 95% confidence interval (CI): -6.04 to -4.01)], BMI (MD -1.59 kg/m²; 95% CI: -2 to -1.18), waist circumference (MD -3.4 cm 95% CI: -4.83 to-1.97), and fasting glucose (MD -0.29 mmol/L; 95% CI: -0.53 to -0.05) compared to controls. Gastrointestinal side effects were more frequent but generally mild and did not increase discontinuation rates. Conclusion: GLP-1RAs are effective and well-tolerated for managing obesity in psychiatric populations, offering significant weight and metabolic benefits. Further studies are needed to evaluate newer agents, such as semaglutide and tirzepatide, particularly in longer trials with standardized protocols.
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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».