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Enregistrement W4395667067 · doi:10.1080/14728214.2024.2346590

Emerging and traditional 5-α reductase inhibitors and androgen receptor antagonists for male androgenetic alopecia

2024· review· en· W4395667067 sur OpenAlexaff
Aditya K. Gupta, Mesbah Talukder, Greg Williams

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Emerging Drugs · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndrogen receptorMedicine5 Alpha-Reductase InhibitorAndrogenFinasteridePharmacologyReceptorInternal medicineEndocrinologyProstate cancerHormoneCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Androgenetic alopecia (AGA) is the most prevalent cause of male hair loss, often requiring medical and/or surgical intervention. The US FDA has approved topical minoxidil and oral finasteride for male AGA treatment. However, some AGA patients fail to respond satisfactorily to these FDA-approved treatments and/or may experience side effects, based on their individual profiles. To mitigate the shortcomings of these treatments, researchers are now exploring alternative treatments such as newer 5-α reductase inhibitors (5-ARIs) and androgen receptor antagonists (ARAs). AREAS COVERED: This article reviews the safety and effectiveness of well-known 5-α reductase inhibitors (5-ARIs) like finasteride and dutasteride, as well as the newer 5-ARIs, emerging androgen receptor antagonists (ARAs), and natural products such as saw palmetto and pumpkin seed oil in the treatment of male AGA. EXPERT OPINION: Although several newer 5-ARIs, ARAs, and natural products have exhibited promise in clinical trials, additional research is essential to confirm their safety and efficacy in treating male AGA. Until additional evidence is available for these agents, the preferred treatment choices for male AGA are the FDA-approved treatments, topical minoxidil, and oral finasteride.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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