Network Meta-Analysis of Onychomycosis Treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many onychomycosis treatments have not been directly compared in head-to-head clinical trials. OBJECTIVE: To determine the relative efficacy of onychomycosis treatments using network meta-analysis (NMA). METHODS: We conducted a systematic review and NMA of mycological cure rates. RESULTS: Nineteen trials were included in the network. Terbinafine 250 mg was significantly superior to all treatments except itraconazole 400 mg pulse therapy. The itraconazole 400 mg pulse regimen was significantly superior to all topicals except efinaconazole 10% nail solution. Itraconazole 200 mg was significantly superior to all topical treatments, while fluconazole 150-450 mg, efinaconazole 10% nail solution, tavaborole 5% nail solution, ciclopirox nail lacquer 8%, terbinafine nail solution, and amorolfine 5% nail lacquer were significantly superior to placebo. CONCLUSIONS: Newly developed topicals have improved the odds ratios (ORs) of mycological cure, yet these ORs were not significantly greater than preexisting topical treatments. Further experience with these agents will reveal their clinical significance, and head-to-head trials are warranted. © 2015 S. Karger AG, Basel.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».