Efficacy of non-surgical monotherapies for hidradenitis suppurativa: a systematic review and network meta-analyses of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective We determined the relative efficacy of non-surgical monotherapies for hidradenitis suppurativa (HS).Methods Network meta-analyses were conducted to determine treatments’ surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) value (i.e. an estimate that ranks efficacy); pairwise comparisons were conducted.Results and conclusions Ten trials were eligible for quantitative analyses; however, all did not have a common endpoint. Outcomes corresponded to pain severity, clinical response, quality of life and abscess count. For pain reduction, infliximab was ranked most efficacious (SUCRA = 94%) compared to bermekimab, anakinra and placebo; infliximab reduced pain more significantly (p < .05) than anakinra and then placebo. For the occurrence of clinical response, bimekizumab had the highest SUCRA (67%) relative to adalimumab, anakinra and placebo; bimekizumab was more efficacious than placebo (p < .05). For the quality of life in mild HS, Botox had the highest SUCRA (94%) compared to adalimumab and placebo; Botox was more efficacious than placebo (p < .05). For reduction in abscess count, oral tetracycline had the highest SUCRA (48%) compared to topical clindamycin and vehicle. Our work—being the first NMA study on non-surgical HS monotherapies—contributes to the comparative effectiveness literature for this condition.
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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 | 0,028 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| 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) | 0,003 | 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 ».