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Enregistrement W2105286456 · doi:10.1517/14656566.2012.681779

New therapeutic options for onychomycosis

2012· review· en· W2105286456 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Fiona C. Simpson

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Pharmacotherapy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTerbinafineAzoleDermatologyPharmacotherapyDosingDrugIontophoresisPharmacologyItraconazoleInternal medicineAntifungal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Onychomycosis is a fungal infection of the nail apparatus that affects 10 - 30% of the global population. Current therapeutic options for onychomycosis have a low to moderate efficacy and result in a 20 - 25% rate of relapse and reinfection. New therapeutic options are needed to broaden the spectrum of treatment options and improve the efficacy of treatment. AREAS COVERED: This review discusses the emerging pharmacotherapeutics; including topical reformulations of terbinafine, new azole molecules for systemic and topical administration, topical benzoxaboroles and topical polymer barriers. The paper also discusses device-based options, which may be designed to activate a drug or to improve drug delivery, such as photodynamic therapy and iontophoresis; laser device systems have also begun to receive regulatory approval for onychomycosis. EXPERT OPINION: Device-based therapeutic options for onychomycosis are expanding more rapidly than pharmacotherapy. Systemic azoles are the only class of pharmacotherapy that has shown a comparable efficacy to systemic terbinafine; however terbinafine remains the gold standard. The most notable new topical drugs are tavaborole, efinaconazole and luliconazole, which belong to the benzoxaborole and azole classes of drugs. Photodynamic therapy, iontophoresis and laser therapy have shown positive initial results, but randomized controlled trials are necessary to determine the long-term success of these devices.

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 consensuellesaucune
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 enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations85
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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