Evidence-based optimal fluconazole dosing regimen for onychomycosis treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluconazole could be an alternative to terbinafine and itraconazole for onychomycosis treatment. However, it is difficult to determine the optimal dosing regimen due to the variability in causative agents, dosing regimens and cure rates in clinical trials. By restricting the data to dermatophyte onychomycosis, we aimed to identify an optimal fluconazole dosing regimen. METHODS: We searched the PubMed, EMBASE and CENTRAL databases and the reference sections of published literature for clinical trials on fluconazole monotherapy for culture-proven dermatophyte onychomycosis. Relationships between fluconazole doses, cure rates and duration of therapy were analyzed. RESULTS: Longer treatments, but not higher weekly fluconazole doses, resulted in better cure rates for toenail, and possibly fingernail, onychomycosis. Consequently, mean mycological and clinical cure rates for treatments lasting 6 months or less and more than 6 months were significantly different for toenail onychomycosis. Clinical studies including participants with nondermatophyte mold, Candida species, or negative culture onychomycosis only used fluconazole therapy for 6 months or less. Thus, the relationship between cure rates and duration of treatment could not be confirmed for all causative agents. CONCLUSION: The lowest dose of 150 mg weekly for more than 6 months is recommended for onychomycosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».