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Enregistrement W1986252942 · doi:10.3109/09546634.2014.975671

A retrospective chart review of the clinical efficacy of Nd:YAG 1064-nm laser for toenail onychomycosis

2014· article· en· W1986252942 sur OpenAlexaff
Aditya Gupta, Maryse Paquet

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Treatment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNail (fastener)Debridement (dental)DermatologyDermatophyteRetrospective cohort studySurgeryRegimenTerbinafineNail plateNail diseaseClinical efficacyLaser therapyDentistryAntifungalLaserComplicationItraconazole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmetic improvement in nail appearance is a great concern to patients with onychomycosis. Although oral and topical treatments for onychomycosis can potentially eradicate the infection, unsightly nails may remain despite negative mycology. Laser-based devices have been approved for the temporary clearance of nails with onychomycosis, thus providing a means of improving the aesthetic appearance of the nails. A retrospective chart review of patients treated with a Nd:YAG 1064-nm laser and debridement for onychomycosis, and terbinafine 1% cream for associated tinea pedis, between July 2012 and February 2014 was performed to ascertain the proportion of patients who achieved clinical outcomes. A temporary improvement in the appearance of the target nail was observed in 78% of patients and the affected area of the nail plate was reduced by at least 50% from baseline in 46% of patients. It appears that patients whose great toenails are potentially infected with non-dermatophyte molds may particularly benefit from laser therapy. Higher clinical outcome rates were observed with administration of four or more treatments, but additional observations and/or studies are needed to optimize the regimen of laser therapy to improve the cosmetic appearance of infected nails.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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