The shifting preferences of patients and physicians in nonsurgical hair loss treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are multiple etiologies for hair thinning and loss, including genetic, hormonal, immune, scaring, and infectious. Hair loss treatment involves both surgical intervention and nonsurgical therapies such as pharmaceuticals, haircare products, vitamins, and low-level laser therapy (LLLT). While pharmaceuticals have been extensively researched, the efficacy of other therapies remains inconclusive. With so many available treatments, consumers often research their options using search engines such as Google and/or seek help from hair restoration physicians. AIMS: To identify and analyze changing trends in international consumer and physician interest in nonsurgical hair loss therapies. METHODS: Worldwide trends in Google searches of hair loss products (2004-2020) were compared with product prescription frequency surveys from members of the International Society of Hair Restoration Surgery (2004-2019, ~29% response rate). RESULTS: Minoxidil and finasteride were the most prescribed hair loss treatments, while "minoxidil" was the most "Googled" term. Generic products were searched more often than their brand counterparts. Nutritionals and haircare prescriptions increased over time. LLLT was also increasingly prescribed, with Internet searches increasing following government regulation announcements. The COVID-19 pandemic initially negatively affected hair loss treatment searches, which have since returned to, and surpassed, pre-pandemic levels. CONCLUSION: Regulations and social media have influence on consumer interest in hair loss products. A weak economy and coronavirus fears may persuade consumers to turn to cheaper hair loss treatment alternatives. Hair restoration specialists need to keep abreast of online trends to communicate effectively with their patients. Patients should be cognizant of the safety and efficacy of hair restoration 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».