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Enregistrement W2921008494 · doi:10.1111/jdv.15548

Finasteride for androgenetic alopecia is not associated with sexual dysfunction: a survey‐based, single‐centre, controlled study

2019· article· en· W2921008494 sur OpenAlexaff
Robert S. Haber, Aditya Gupta, Edwin S. Epstein, Jessie Carviel, Kelly A. Foley

Notice bibliographique

RevueJournal of the European Academy of Dermatology and Venereology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinasterideSexual dysfunctionMedicineLibidoPopulationDecreased LibidoUrologyGynecologyClinical psychologyInternal medicineProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The occurrence of sexual dysfunction side-effects associated with finasteride use in men with androgenetic alopecia (AGA) is thought to be less prevalent than is publicized. There is a need to investigate sexual dysfunction among finasteride users with population-based controls. OBJECTIVE: To evaluate the presence of sexual dysfunction in men using finasteride or not using finasteride. METHOD: Adult men visiting a dermatologist's office for any reason were asked to complete a survey including a modified version of the Arizona Sexual Experience Scale (ASEX) to assess the presence of sexual dysfunction with and without finasteride use. RESULTS: Data from 762 men aged 18-82 were collected: 663 finasteride users and 99 non-finasteride users. There were no significant differences between finasteride users and non-user controls in reporting sexual dysfunction using the ASEX. Regression analysis indicated that self-reporting libido loss and reduced sexual performance, not finasteride use, predict a higher ASEX score. CONCLUSION: The use of finasteride does not result in sexual dysfunction in men with AGA. These data are consistent with other large survey-based controlled studies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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