Treatments for Onychomycosis: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Oral antifungals were the earliest treatments to receive approval for the management of onychomycosis and have a long-standing record to support their efficacy. Topical antifungals and device-based treatments have been explored and some implemented in more recent years as alternatives to traditional oral antifungals. The present bibliometric analysis summarizes trends in publication frequency for onychomycosis treatment modalities over time and characterizes their body of literature in terms of types of studies available and relative level of evidence. Methods: A comprehensive literature search was performed using Web of Science and SCOPUS databases. Results: Covering all publications from 1970 to present day, our search identified oral therapeutics n = 295 articles (n = 63 randomized control trials [RCTs]), topical therapeutics n = 358 articles (n = 72 RCTs), and device-based treatments n = 158 articles (n = 37 RCTs). Spikes in research activity surround FDA approval of therapeutics for each treatment modality. Research activity within the last decade has focused on topical and device-based treatments. Evidence for efficacy of device-based treatments is lacking from relatively few high-quality RCTs. Conclusion: With growing concern for non-dermatophyte mold onychomycosis and terbinafine resistance, researchers should validate the efficacy and safety of device-based treatments with high-quality studies.
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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 | 0,016 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,232 | 0,256 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».