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Enregistrement W2991340463 · doi:10.1080/09546634.2019.1688755

Meta-analysis of photobiomodulation for the treatment of androgenetic alopecia

2019· review· en· W2991340463 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Jessie Carviel

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Treatment · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoMediprobe Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisSubgroup analysisAdverse effectIntense pulsed lightSignificant differenceTreatment effectDermatologySafety profileInternal medicineSurgeryTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Androgenetic alopecia (AGA) is a condition that affects most people at some point in their life, yet few treatments are available. Use of photobiomodulation is ideal due to the safety profile and lack of serious adverse effects. Therefore, the efficacy of photobiomodulation for AGA therapy was investigated.Methods A meta-analysis was used to elucidate treatment efficacy. Additionally, a sub-analysis was performed to determine if the type of device used or if use of lasers versus light emitting diodes (LEDs) significantly impacted results.Results Using hair density (hairs/cm2) as a measure of efficacy, the standardized mean difference (SMD) was 1.02 (95% CI: 0.68, 1.36) in favor of treatment over control (15 studies, pooled N = 795, p < .00001). Subgroup analysis comparing comb-style devices versus helmet/hat-style devices did not reveal a significant difference (p = .08). A second subgroup analysis suggested that laser treatment was significantly more effective (p = .009) than a combination of laser/LED treatment although the combination treatment was still significantly better than control treatment.Discussion Meta-analysis results suggest that photobiomodulation could be used to effectively treat AGA. Specific device recommendations should be based on use of lasers versus LEDs and not the style (comb/hat/helmet) of the device.

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 large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,025 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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