Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify patients who may or may not benefit from use of new drugs for weight loss and to aid in minimizing loss of lean mass through proactive nutrition and exercise interventions. QUALITY OF EVIDENCE: Choices and interventions are evaluated using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation framework. Quality varies widely and is documented in multiple tables. MAIN MESSAGE: Semaglutide and tirzepatide should be used in patients living with obesity or with overweight accompanied by weight-related comorbidity. Long-term use may be necessary. Use in children and adolescents has proven effective for weight reduction, but long-term consequences are unknown. Use in elderly patients may be harmful. Because weight loss by any means is accompanied by loss of lean mass, specifically muscle and bone, particular attention must be paid to nutrition and exercise. Protein supplementation is effective to preserve muscle mass. Resistance training is effective in mitigation of both muscle and bone loss. Both resistance and aerobic training are beneficial in preventing osteopenia in weight loss, which may contribute to premature mortality. There is observational evidence that weight cycling may be harmful in that weight regain can be composed primarily of fat, multiple cycles of which may actually increase obesity in individuals. This is of particular concern because of the cost and limited availability of new weight loss drugs leading to large rates of discontinuation. Similarly, patients using drugs for small amounts of weight loss are likely to regain or overshoot if they discontinue. CONCLUSION: Patient selection for use of new anti-obesity drugs should match those included in clinical trials and be paired with dietary and exercise interventions used in those trials. Use at the extremes of age is problematic because of lack of long-term data. Intermittent use for small amounts of weight loss may be harmful. More ongoing data are needed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,027 |
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 ».