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Enregistrement W2093145231 · doi:10.1517/14656566.2014.931373

Pityriasis versicolor: an update on pharmacological treatment options

2014· review· en· W2093145231 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Danika C.A. Lyons

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePityriasisDosingDermatologyTinea versicolorAntifungalExpert opinionMalasseziaAdverse effectIntensive care medicineClinical trialPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pityriasis versicolor (PV) is a superficial fungal infection caused by Malassezia species; a yeast that naturally colonizes on the skins surface. High efficacy rates are generally obtained with both topical and systemic treatments. However, recurrence rates following successful treatment remain high and there are no dosage guidelines available for administration of systemic antifungal agents that carry risks of adverse events. AREAS COVERED: This review focused on providing an overview of existing treatments for PV and an introduction to new treatments. A literature search was conducted using the search strategy, pityriasis versicolor OR tinea versicolor. Over the past decade, few new treatments have been introduced, but the efficacy and the dosing regimens of existing treatments have been systematically reviewed. The results of these reviews are discussed. EXPERT OPINION: Existing topical and systemic agents are both effective treatments against PV. Previous dosage recommendations for systemic agents have been modified based on recent evidence elucidated in systematic reviews. However, the absence of standardized collection and reporting practices in clinical trials precludes any conclusions to be drawn regarding the efficacy and safety of topical and systemic agents in comparison or in concert with each other.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0050,002

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,339 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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