Real-World Evidence Study of Naltrexone/Bupropion for Achieving Clinically Significant Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
Background: Naltrexone/Bupropion (NB) was approved as an anti-obesity medication (AOM) based on the Contrave Obesity Research (COR) trials, which assessed weight loss at weeks 28 and 56. Prior research suggests that weight loss within three months of AOM treatment predicts long-term success. This study evaluates the real-world effectiveness of NB in achieving clinically significant weight loss after three months of adherence and compares long-term outcomes to the COR trials. Methods: A retrospective chart review was conducted at a Canadian community clinic. Patients were included if they had obesity (class I–III), adhered to NB for at least three months, were treated solely with NB (June 2019–March 2023), and were ≥18 years old. Weight loss was calculated from baseline at three months, and for those with longer adherence (26, 52, and 104 weeks). Results: Among 125 patients completing three months of NB, the mean weight loss was 4.9% (clinically significant). Of those continuing NB, 57.6% had already lost ≥5% by three months. At six months (n=72), weight loss was 8.6%. At 52 weeks (n=33), it was 11.3%, and at 104 weeks (n=11), it reached 11.8%. Conclusion: NB effectively achieves clinically significant weight loss within three months. Longer-term real-world outcomes align with COR trial findings, supporting NB’s sustained effectiveness in obesity treatment.
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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 | 0,044 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».