Pharmacological Interventions for Primary Psychodermatologic Disorders: An Evidence Mapping and Appraisal of Randomized Controlled Trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lack of clinical guidelines for the treatment of primary psychodermatologic disorders (PPDs) hinders the delivery of optimal care to patients. The review aimed to identify, appraise, and summarize the currently available evidence about the safety and effectiveness of pharmacological management of PPDs through randomized controlled trials (RCTs). METHODS: The Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses (PRIMSA) statement and the Global Evidence Mapping Initiative guidance were followed. Medline, Embase, PsycInfo, Cochrane and Scopus were searched, and two reviewers independently completed article review, data extraction, and quality assessment. RESULTS: = 1). Seven different classes of medications were investigated: SSRIs (i.e., fluoxetine, sertraline, and citalopram), tricyclic antidepressants (i.e., clomipramine and desipramine), antipsychotics (i.e., olanzapine and pimozide), anticonvulsant (i.e., lamotrigine), N-acetylcysteine, inositol, and milk thistle. RCT-derived evidence supports the use of antidepressants in trichotillomania (sertraline and clomipramine), pathologic skin picking (fluoxetine), pathologic nail biting and dermatitis from compulsive hand washing (clomipramine or desipramine); antipsychotics in trichotillomania (olanzapine) and delusional parasitosis (pimozide); N-acetyl cysteine in trichotillomania and skin picking. CONCLUSION: Few pharmacotherapies for primary psychodermatologic disorders are assessed through controlled trials in the literature. This review serves as a roadmap for researchers and clinicians to reach informed decisions with current evidence, and to build on it to establish guidelines in the future.
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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 | 0,019 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle