Utility of devices for onychomycosis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Onychomycosis is difficult to treat due to long treatment durations, poor efficacy rates of treatments, high relapse rates, and safety issues when using systemic antifungal agents.Device-based treatments are targeted to specific regions of the nail, have favorable safely profiles, and do not interfere with systemic agents.They may be an effective alternative therapy for onychomycosis especially with increasing reports of squalene epoxidase gene mutations and potential resistance to terbinafine therapy.In this review, we discuss four devices used as antifungal treatments and three devices used as penetration enhancers for topical agents.Lasers, photodynamic therapy, microwaves, and non-thermal plasma have the capacity to inactivate fungal pathogens demonstrated through in vivo studies.Efficacy rates for these devices, however, remain relatively low pointing toward the need to further optimize device or usage parameters.Ultrasound, nail drilling, and iontophoresis aid in improving the permeability of topical agents through the nail and have been investigated as adjunctive therapies.Due to the paucity in clinical data, their efficacy in treating onychomycosis has not yet been established.While the results of clinical studies point toward the potential utility of devices for onychomycosis, further large-scale randomized clinical trials following regulatory guidelines are required to confirm current results.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».