Efficacy of non-surgical treatments for androgenetic alopecia in men and women: a systematic review with network meta-analyses, and an assessment of evidence quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Various treatments exist for androgenetic alopecia (AGA); we determined the relative efficacies of non-surgical AGA monotherapies separately for men and women. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) were systematically searched in PubMed, EMBASE, Scopus and clinicaltrials.gov. Separate networks were used for men and women; for each network, a Bayesian network meta-analysis (NMA) of mean change in hair count from baseline (in units of hairs per square centimeter) was performed using a random effects model. RESULTS: The networks for male and female AGA included 30 and 10 RCTs, respectively. We identified the following treatments for male AGA in decreasing rank of efficacy: platelet-rich plasma (PRP), low-level laser therapy (LLLT), 0.5 mg dutasteride, 1 mg finasteride, 5% minoxidil, 2% minoxidil, and bimatoprost. For female AGA the following were identified in decreasing rank of efficacy: LLLT, 5% minoxidil, and 2% minoxidil. The evidence quality of the highest ranked therapies, for male and female AGA, was judged to be low. CONCLUSIONS: While newer treatments like LLLT may be more efficacious than more traditional therapies like 5% minoxidil, the efficacy of the more recent treatment modalities needs to be further validated by future RCTs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 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 ».