Pharmacological Treatment for Patients with Obesity and Heart Failure: Focus on Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists. <i>European Journal of Heart Failure</i> Expert Consensus Document
Notice bibliographique
Résumé
There is growing clinical interest in strategies for improving clinical outcomes in patients with heart failure (HF) and obesity. The development of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) and of the dual glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP)/GLP-1 RA has expanded therapeutic options for this population. This expert consensus provides a comprehensive and pragmatic framework for the use of GLP-1 RAs and GIP/GLP-1 RA in patients with HF, focusing on clinical integration, patient selection, safety, and tolerability. We review the evidence supporting their use in patients with HF with preserved ejection fraction (HFpEF), where clinical trials have demonstrated meaningful reductions in body weight alongside improvements in health status and exercise capacity. Whether these effects translate into fewer HF events or lower cardiovascular mortality remains uncertain, as current evidence is limited to two small trials with few observed events. In contrast, data regarding the efficacy and safety of these drugs in HF with reduced ejection fraction are scarce, with dedicated outcome trials yet to be launched. Finally, this document highlights knowledge gaps and outlines future research directions in this field.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».