MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402138989 · doi:10.1111/cea.14556

Topical Anti‐Inflammatory Treatments for Eczema: A Cochrane Systematic Review and Network Meta‐Analysis

2024· review· en· W4402138989 sur OpenAlexaff
S. Lax, Eleanor Van Vogt, Bridget Candy, Lloyd Steele, Clare M. Reynolds, Beth Stuart, Roses Parker, Emma Axon, Amanda Roberts, Megan Doyle, Derek K. Chu, Masaki Futamura, Miriam Santer, Hywel C Williams, Suzie Cro, Aaron M. Drucker, Robert Boyle

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Allergy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUniversity College LondonDepartment of Health and Social CareUniversity of Hong KongNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMeta-analysisSystematic reviewMEDLINEDermatologyIntensive care medicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Eczema is the most burdensome skin condition worldwide and topical anti-inflammatory treatments are commonly used to control symptoms. The relative effectiveness and safety of different topical anti-inflammatory treatments is uncertain. DESIGN: Network meta-analysis performed within a Cochrane systematic review to compare and statistically rank efficacy and safety of topical anti-inflammatory eczema treatments. DATA SOURCES: Cochrane Skin Specialised Register, CENTRAL, MEDLINE, Embase and trial registries to June 2023. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTED TRIALS: Included trials were within-participant or between-participant randomised controlled trials. Participants had eczema that was not clinically infected and was not contact dermatitis, seborrheic eczema or hand eczema. Interventions were topical anti-inflammatory treatments but not complementary treatments, antibiotics alone, wet wraps, phototherapy or systemic treatments. Comparators were no treatment/vehicle or another topical anti-inflammatory. RESULTS: We identified 291 trials (45,846 participants), mainly in high-income countries. Most were industry-funded with median 3 weeks treatment duration. Risk of bias assessed using the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool was high in 89% of trials, mainly due to risk of selective reporting. Network meta-analysis of binary outcomes ranked potent and/or very potent topical steroids, tacrolimus 0.1% and ruxolitinib 1.5% among the most effective treatments for improving patient-reported symptoms (40 trials, all low confidence) and clinician-reported signs (32 trials, all moderate confidence). For investigator global assessment, the Janus kinas inhibitors ruxolitinib 1.5%, delgocitinib 0.5% or 0.25%, very potent/potent topical steroids and tacrolimus 0.1% were ranked as most effective (140 trials, all moderate confidence). Continuous outcome data were mixed. Local application site reactions were most common with tacrolimus 0.1% (moderate confidence) and crisaborole 2% (high confidence) and least common with topical steroids (moderate confidence). Skin thinning was not increased with short-term use of any topical steroid potency (low confidence) but skin thinning was reported in 6/2044 (0.3%) participants treated with longer-term (6-60 months) topical steroids. CONCLUSION: Potent topical steroids, Janus kinase inhibitors and tacrolimus 0.1% were consistently ranked as among the most effective topical anti-inflammatory treatments for eczema.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,041
Bibliométrie0,0110,011
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)0,0060,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical & Experimental AllergyMême sujetDermatology and Skin DiseasesTravaux en français237 207