One size does not fit all: the need for individualized treatment based on factors that may affect the therapeutic outcome of efinaconazole 10% solution for the treatment of toenail onychomycosis
Notice bibliographique
Résumé
Successful management of onychomycosis is a challenge because cure rates with most antifungals are relatively low and recurrence rates are high. A drug-based approach by treating the nail alone may not suffice. There are several host-related factors (age, sex, body mass index [BMI], and patient's quality of life), disease-related factors (disease severity, duration, and the number of toenails affected), and comorbidities (tinea pedis and diabetes) that may affect treatment efficacy. Here, we review the post hoc analyses of the phase III trials of efinaconazole 10% solution that have investigated the impact of these factors on topical therapy for toenail onychomycosis. The significant clinical variables that may affect the efficacy of efinaconazole include sex, BMI, disease severity, disease duration, and tinea pedis. As older patients may have slower toenail growth and more severe, longstanding disease compared with younger patients, they may require longer treatment duration, beyond the 48-week standard regimen. Treatment compliance may need to be discussed for an improved health outcome. Therefore, these prognostic factors need to be carefully evaluated, which may aid in formulating individualized therapy to maximize treatment success.
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 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) | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».