MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7005514767

Real-World Evidence Study of Naltrexone/Bupropion for Achieving Clinically Significant Weight Loss

2025· article· en· W7005514767 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhytochemistry and Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeight lossObesityWeight changeBody weightRetrospective cohort study
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship at UWindsor (University of Windsor)→Même sujetPhytochemistry and Bioactive Compounds→Travaux en français237 207→