Antimicrobial photodynamic therapy in onychomycosis management: A systematic review of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Onychomycosis is a prevalent fungal nail infection often resistant to conventional antifungal therapies. Antimicrobial photodynamic therapy (aPDT) has emerged as a promising alternative, though its efficacy remains under investigation. This systematic review aimed to assess the effectiveness of aPDT in managing onychomycosis. Methods Conducted according to PRISMA guidelines and registered in PROSPERO (CRD42024520247), this review included clinical trials evaluating the antimicrobial efficacy of aPDT for onychomycosis. Searches were performed in PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, Cochrane Library, ClinicalTrials.gov, and gray literature. Two reviewers independently screened, selected, and extracted data on study characteristics. Risk of bias was assessed using the Cochrane tool and Newcastle-Ottawa scale; certainty of evidence was evaluated using GRADE. Results Eighteen studies involving 591 participants (mean age: 54.2 years) met inclusion criteria. The most common light source was diode laser (450–700 nm), and photosensitizers included methylene blue, aminolevulinic acid, and methyl-5-aminolevulinate. aPDT significantly reduced onychomycosis severity (30–90% OSI reduction) and achieved mycological cure rates up to 100% when combined with fractional CO 2 laser. Clinical cure rates ranged from 20% to 80%, with notable improvements in nail appearance. Histological and microbiological analyses confirmed fungal reduction, and patient satisfaction was generally high. Overall, studies showed low risk of bias. The certainty of evidence was moderate for randomized controlled trials and low for non-randomized trials. Conclusion aPDT demonstrates promising potential in onychomycosis management, showing clinical and microbiological efficacy. However, variability in protocols and outcomes requires further standardized clinical trials to establish optimal treatment parameters.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».