Pharmacological Interventions for Primary Psychodermatologic Disorders: An Evidence Mapping and Appraisal of Randomized Controlled Trials
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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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 | 0,093 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».