The impact of monotherapies for male androgenetic alopecia: A network meta‐analysis study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evidence base pertaining to the efficacy of monotherapies for androgenetic alopecia (AGA), the most common form of hair loss, is ever expanding-and this warrants a formal comparison therapies' effect on a frequent basis. AIMS: The objective of the current study was to determine the comparative effect of relevant monotherapies for male AGA. PATIENTS/METHODS: Our aim was achieved by conducting Bayesian network meta-analysis (NMA), under a random effects model, for two outcomes: 6-month change in (1) total and (2) terminal hair density in adult (i.e., aged 18 years and above) men with AGA; these analyses were preceded by a systematic search of the peer-reviewed literature for suitable data. Interventions' surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) and pairwise relative effects (quantified as mean differences) were estimated through the NMAs. RESULTS: We determined the comparative effect of 20 active comparators and a control (i.e., placebo/vehicle). "Dutasteride 0.5 mg once daily for 24 weeks" was ranked the most effective in terms of 6-month change in (1) total hair density (SUCRA = 87%) and terminal hair density (SUCRA = 98%). Our results showed that interventions' effectiveness can be dose dependent. CONCLUSIONS: Our updated analyses of the up-to-date evidence regarding monotherapies for male AGA showed that the oral form of 5-alpha reductase inhibitors are more effective than oral minoxidil and other newer agents like Botox, microneedling, and photobiomodulation. Our findings can better inform clinical decision making and design of future research studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».