Relative Impact of Monotherapies for Vitiligo: A Network Meta‐Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitiligo, a stigmatizing condition characterized by patchy depigmented skin, has an estimated global prevalence of 0.36%. This condition is a risk factor for anxiety, depression, and even suicidal ideation. Hitherto, no network meta-analysis has investigated the relative effect of vitiligo on relevant monotherapies. AIM: The current study determined the relative effect of monotherapies for vitiligo through network meta-analyses (NMAs). METHODS: The peer-reviewed literature was systematically searched through PubMed and Scopus; studies that were eligible for quantitative analyses were those that were published in English and had an arm that investigated the effect of a monotherapy on vitiligo at 6 months. Studies of the randomized and observational designs were included. RESULTS: The retrieved data were sufficient to analyze networks for phototherapy, Janus kinase inhibitors (JAKIs), calcineurin inhibitors, cyclosporine, corticosteroids, azathioprine, and minocycline. Modalities' effects, in each of the networks, were ranked with the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) metric; league tables were produced to depict agents' pairwise relative effects. Our secondary outcome was discontinuation due to any adverse event (AE) at 6 months. CONCLUSIONS: No significant differences are observed among JAK inhibitors; however, upadacitinib, cyclosporine, ritlecitinib, and dexamethasone are significantly more effective than minocycline. Psoralen (oral) + ultraviolet A (PUVA) and narrow band ultraviolet B (NB-UVB) regimens show similar efficacy for repigmentation. Ruxolitinib 1.5% cream (once or twice daily), ruxolitinib 0.5% cream once daily, and ruxolitinib 0.15% cream once daily for 6 months do not differ significantly in efficacy. Mometasone furoate and tacrolimus 0.1% ointment are more effective than tacrolimus 0.03%.
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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) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».