Monotherapy for Alopecia Areata: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many treatments available for alopecia areata; however, none are approved by the US Food and Drug Administration. Thus, there is clinician benefit in efficacy comparison. METHODS: A network meta-analysis was used to create direct and indirect comparisons of alopecia areata studies in addition to an inconsistency analysis, risk of bias, and quality of evidence assessment. RESULTS: For mild disease, intralesional corticosteroids were ranked the most likely to produce a response at 78.9% according to SUCRA (surface under the cumulative ranking curve) followed by topical corticosteroids (67.9%), prostaglandin analogs (67.1%), diphenylcyclopropenone (DPCP, 63.4%), topical minoxidil (61.2%), and squaric acid dibutylester (SADBE, 35.0%). In contrast, for moderate to severe disease (>50% scalp hair loss), DPCP was the top-ranked treatment (87.9%), followed by laser (77.9%), topical minoxidil (55.5%), topical corticosteroids (50.1%), SADBE (49.7%), and topical tofacitinib (47.6%). There were insufficient eligible trials to include oral tofacitinib in the network. CONCLUSION: Statistically significant evidence is presented for the use of intralesional and topical corticosteroids for treatment of mild disease and DPCP, laser, SADBE, topical minoxidil and topical corticosteroids for moderate to severe disease. Further controlled trials are required to analyze the relative efficacy of oral tofacitinib.
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».