A Critical Assessment of the Evidence for Low-Level Laser Therapy in the Treatment of Hair Loss
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-level laser therapy (LLLT) is currently in use to stimulate hair growth and is quickly gaining in popularity due to the ease of use and absence of side effects. In 2015 alone, the number of LLLT devices with the Food and Drug Administration clearance has doubled. OBJECTIVE: To consolidate evidence and establish which data are still required for the widespread acceptance of LLLT for hair loss therapy. METHODS AND MATERIALS: A thorough search of the PubMed database was conducted to obtain studies investigating LLLT for androgenetic alopecia in men and women. RESULTS: Nine trials were identified for comb and helmet/cap devices, five of which were randomized controlled trials. Data comparison across LLLT trials and with traditional hair loss therapy (minoxidil, finasteride) was not straight forward because there was a lack of visual evidence, sample sizes were low, and there were large variations in study duration and efficacy measurements. CONCLUSION: There are a number of unanswered questions about the optimum treatment regimen, including maintenance treatment and the long-term consequences of LLLT use. Moving forward, protocols should be standardized across trials. Moreover, it is recommended that future trials include visual evidence and trial duration be expanded to 12 months.
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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 | 0,021 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».