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Enregistrement W2095370280 · doi:10.1046/j.1365-2133.2003.05728.x

Cumulative meta-analysis of systemic antifungal agents for the treatment of onychomycosis

2004· review· en· W2095370280 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Jennifer E Ryder, Andrew M. Johnson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityMediprobe Research (Canada)Sunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésItraconazoleTerbinafineMedicineFluconazoleDermatophyteMeta-analysisInternal medicineGriseofulvinRandomized controlled trialConfidence intervalRegimenDermatologySurgeryAntifungal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Onychomycosis is a common nail disease that is often chronic, difficult to eradicate, and has a tendency to recur. The most common oral therapies for dermatophyte toenail onychomycosis include terbinafine, itraconazole and fluconazole. OBJECTIVES: A cumulative meta-analysis of the randomized controlled trials (RCTs) for antimycotic agents was performed to determine whether the pooled estimate of the cure rates has remained consistent over the years. Furthermore, for each agent we compared the overall meta-analytical average of both mycological and clinical response rates of RCTs vs. open studies. METHODS: We searched MEDLINE (1966 to November 2002) for relevant studies evaluating the efficacy of the oral antifungal agents terbinafine, itraconazole (pulse or continuous), fluconazole and griseofulvin for treating dermatophyte toenail onychomycosis. Studies included in this meta-analysis required a standard accepted dosage regimen, treatment duration and follow-up period. To determine the cumulative meta-analytical average, studies were sequentially pooled by adding one study at a time according to the date of publication (i.e. earliest to the most recent). RESULTS: There were 36 studies included in the analyses. For RCTs the change in efficacy of mycological cure rates from the first trial to the overall cumulative meta-average for each drug comparator is as follows (with 95% confidence interval): terbinafine, 78 +/- 6% (n = 2 studies, 79 patients) to 76 +/- 3% (n = 18 studies, 993 patients) (P = 0.68); itraconazole pulse, 75 +/- 10% (n = 1 study, 20 patients) to 63 +/- 7% (n = 6 studies, 318 patients) (P = 0.25); itraconazole continuous, 63 +/- 5% (n = 1 study, 84 patients) to 59 +/- 5% (n = 7 studies, 1131 patients) (P = 0.47); fluconazole, 53 +/- 6% (n = 1 study, 72 patients) to 48 +/- 5% (n = 3 studies, 131 patients) (P = 0.50); and griseofulvin, 55 +/- 8% (n = 2 studies, 109 patients) to 60 +/- 6% (n = 3 studies, 167 patients) (P = 0.41). The cumulative meta-analytical average of mycological cure rates when comparing RCTs vs. open studies was: terbinafine, 76 +/- 3% (n = 18 studies, 993 patients) vs. 83 +/- 12% (n = 2 studies, 391 patients) (P = 0.0028); itraconazole pulse, 63 +/- 7% (n = 6 studies, 318 patients) vs. 84 +/- 9% (n = 3 studies, 194 patients) (P = 0.0001); and fluconazole, 48 +/- 5% (n = 3 studies, 131 patients) vs. 79 +/- 3% (n = 3 studies, 208 patients) (P = 0.0001). CONCLUSIONS: The cumulative meta-analysis of cure rates for RCTs suggests that over time, as new RCTs have been conducted, the efficacy rates have remained consistent. The efficacy rates of open studies are substantially higher compared with RCTs and may therefore overestimate cure rates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,067
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations163
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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