A critical review of improvement rates for laser therapy used to treat toenail onychomycosis
Notice bibliographique
Résumé
Onychomycosis is a nail infection that is primary caused by dermatophytes. Alternative treatments are needed as current therapies (oral and topical antifungals) have limited effectiveness. Lasers are currently approved by the FDA to temporarily increase the amount of clear nail in onychomycosis patients. Lasers can theoretically elicit fungicidal effects but in practice produce mixed results. This review compared laser-induced improvement rates to FDA-approved indications and traditional onychomycosis treatments. A review of the literature (PubMed, Clinicaltrials.gov, Medline and Embase) was used to locate articles for this review. RCTs, non-randomized, uncontrolled and retrospective studies that included at least one of the following measures were eligible; complete cure, mycological cure, clinical improvement and clinical cure. Mycological cure (negative culture and negative microscopy) was evaluated in two studies using patients as the unit of analysis with an average rate of 11%, increasing to 63% when nails were used as the unit of analysis (three studies). Clinical cure (100% clear nail) was evaluated in six studies with a rate of 13% using nails as the unit of analysis and 13% when patients were used as the unit of analysis (two studies). Clinical improvement (at any time point) was found in 36% of patients (five studies) and 67% of nails (nine studies). Nail clarity as measured by clear nail growth and/or nail plate/bed clearance at 12 weeks was found to be 2.6 mm across onychomycotic nails. Laser studies, to date, provide preliminary evidence of clinical improvement and clear nail growth in toenail onychomycosis, consistent with the FDA clearance for aesthetic endpoints. Laser studies however do not provide efficacy rates for medical endpoints that equate or exceed those found with traditional therapies (oral and topical treatments).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».