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Enregistrement W4386154925 · doi:10.1093/bjd/ljad308

Failure of scabies treatment: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4386154925 sur OpenAlexaff
Lawrence Mbuagbaw, Behnam Sadeghirad, Rebecca L. Morgan, Dominik Mertz, Shahrzad Motaghi, Maryam Ghadimi, Ifeoluwa Babatunde, Babalwa Zani, Tejanth Pasumarthi, McKenzie Derby, Venkata Neelima Kothapudi, Nicole R. Palmer, Thomas Harder, Felix Reichert

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpact
Organismes subventionnairesRobert Koch Institut
Mots-clésMedicineIvermectinMeta-analysisInternal medicineScabiesConfidence intervalPermethrinObservational studyRandomized controlled trialPediatricsDermatologyVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment failure is considered to be an important factor in relation to the increase in scabies incidence over the last decade. However, the regional and temporal differences, in addition to the predictors of therapy failure, are unclear. OBJECTIVES: We aimed to conduct a systematic review of the prevalence of treatment failure in patients with scabies and investigation of associated factors. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Web of Science, Scopus, Global Health and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception to August 2021 for randomized and quasi-randomized trials, in addition to observational studies that enrolled children or adults diagnosed with confirmed or clinical scabies treated with permethrin, ivermectin, crotamiton, benzyl benzoate, malathion, sulfur or lindane, and measured treatment failure or factors associated with treatment failure. We performed a random effects meta-analysis for all outcomes reported by at least two studies. RESULTS: A total of 147 studies were eligible for inclusion in the systematic review. The overall prevalence of treatment failure was 15.2% [95% confidence interval (CI) 12.9-17.6; I2 = 95.3%, moderate-certainty evidence] with regional differences between World Health Organization regions (P = 0.003) being highest in the Western Pacific region (26.9%, 95% CI 14.5-41.2). Oral ivermectin (11.8%, 95% CI 8.4-15.4), topical ivermectin (9.3%, 95% CI 5.1-14.3) and permethrin (10.8%, 95% CI 7.5-14.5) had relatively lower failure prevalence compared with the overall prevalence. Failure prevalence was lower in patients treated with two doses of oral ivermectin (7.1%, 95% CI 3.1-12.3) compared with those treated with one dose (15.2%, 95% CI 10.8-20.2; P = 0.021). Overall and permethrin treatment failure prevalence in the included studies (1983-2021) increased by 0.27% and 0.58% per year, respectively. Only three studies conducted a multivariable risk factor analysis; no studies assessed resistance. CONCLUSIONS: A second dose of ivermectin showed lower failure prevalence than single-dose ivermectin, which should be considered in all guidelines. The increase in treatment failure over time hints at decreasing mite susceptibility for several drugs, but reasons for failure are rarely assessed. Ideally, scabicide susceptibility testing should be implemented in future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,051
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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