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Enregistrement W2299867389 · doi:10.1517/13543784.2016.1142529

Novel investigational therapies for onychomycosis: an update

2016· review· en· W2299867389 sur OpenAlexaff
Aditya Gupta, Catherine Studholme

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Investigational Drugs · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTerbinafineDermatologyAdverse effectAzolePharmacologyDrugClinical trialInvestigational DrugsAntifungalInternal medicineItraconazole

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Onychomycosis is an infection of the nail plate that is prevalent among the ageing population. Onychomycosis is difficult to treat with low initial cure rates, high rates of relapse, and reinfection. Present treatment options include oral and topical therapies, with oral therapies yielding better results. However, there has been a greater emphasis on the development of topical antifungal therapies as they have fewer side effects and drug interactions. AREAS COVERED: This review summarizes new and reformulated drugs. Results from in vitro studies to Phase III clinical trials are discussed. Novel drugs include: the oral azole VT-1161, the topical azole efinaconazole, the benzoxaborole tavaborole, reformulations of terbinafine P-3058 and LI-P, novel inhibitor of succinate dehydrogenase ME1111, and off-label use of tazarotene. Enhanced permeation of the morpholine amorolfine through the nail plate is also discussed using ultraviolet (UV) curable gels, and a fractional CO2 laser. EXPERT OPINION: Novel topical antifungals and the reformulation of current antifungals have demonstrated marked improvement in nail penetration. Current research has an emphasis on topical therapies due to their minimized risk for adverse effects and higher patient demand. Nevertheless, few topical agents have surfaced in the past few years and the investigation of efficacious combination therapies may become more important.

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)
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 enseignants0,931
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)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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