Utility of polymerase chain reaction for assessment of onychomycosis during topical therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased detection of fungi including non-dermatophyte molds (NDMs) using polymerase chain reaction (PCR) methods is well-established. However, the use of PCR to evaluate ongoing onychomycosis treatment outcome has not been investigated. METHODS: Nail samples from 28 patients receiving topical efinaconazole were evaluated by both KOH/culture and PCR methods across the study period. Detection of microorganisms by PCR was compared to the culture at baseline and end of study at month 24 (M24). Fungal detection by both methods was evaluated with respect to clinical cure observed as 100% visual clearance of the target toenail. RESULTS: By culture, all 28 subjects were dermatophyte-positive at pre-treatment; only 4/28 also exhibited an NDM microorganism. According to PCR, 24/28 subjects were dermatophyte-positive pre-treatment, with 25/28 also exhibiting NDMs. At M24, 18/28 (64.3%) participants had negative KOH/culture results, in contrast to 4/28 (14.3%) negative PCR results. PCR showed higher rates of NDM detection than the culture at baseline as well as M24. Calculations to compare the diagnostic utility of KOH/culture versus PCR found that positive tests with both methods reliably indicate the presence of onychomycosis, but negative PCR correlated better with onychomycosis cure than did KOH/culture. DISCUSSION: PCR confirmed a high presence of NDMs pre-treatment, and continued presence of NDMs to M24, with unknown significance requiring further investigation. Though both KOH/culture and PCR have diagnostic limitations, PCR showed better overall utility than culture in predicting onychomycosis topical treatment outcome and should be more strongly considered for evaluation of topical therapies.
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) | 0,000 | 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 ».