The Effect of Semaglutide on Antipsychotic-Induced Weight Gain and Other Metabolic Parameters, among a Cohort of Inpatients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Antipsychotic use in severe mental illnesses (SMI) is associated with metabolic dysregulation, including antipsychotic-induced weight gain (AIWG), type 2 diabetes (T2D), and dyslipidemia. In the case of non-response to metformin which is currently recommended for AIWG mitigation, no clear alternatives exist. Semaglutide, a weekly injectable glucagon like peptide-1 receptor agonist, represents a promising option. However, effectiveness and safety data in SMI are lacking. With initiation of semaglutide, we hypothesized weight loss, improvements in metabolic indices, and good tolerability. STUDY DESIGN: A retrospective chart review was conducted for inpatients receiving antipsychotics, initiated on once-weekly subcutaneous semaglutide between January 4, 2018 and March 31, 2024 at the Centre for Addiction and Mental Health in Toronto, Canada, that analyzed weight loss, metabolic parameters, and side effects. STUDY RESULTS: 47 individuals with SMI were included: 59.6% males, mean age of 43 ± 13.2 years, 83% had dysglycemia, and 66% had T2D at baseline. The maximum dose of semaglutide in this cohort was 2 mg/week. There was a mean weight loss of 3.15 ± 0.77 kg (n = 47), 7.27 ± 0.97 kg (n = 24), 9.33 ± 1.16 kg (n = 15), and 12.25 ± 1.32 kg (n = 11) at 3, 6, 9, and 12 months, respectively (P < .001). Individuals without T2D experienced greater weight loss versus those with T2D (P = .022). Additionally, significant decreases were noted in body mass index and HbA1c (P < .001), alongside improvements in lipid parameters; most common side effects were gastrointestinal in nature but did not result in semaglutide discontinuation. CONCLUSION: This retrospective chart review of inpatients with SMI supports efficacy and safety of semaglutide up to a year of follow-up, warranting future adequately powered randomized controlled trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».