Treating onychomycosis in diabetic patients: risk, therapy, and topical opportunity
Notice bibliographique
Résumé
Onychomycosis is a prevalent fungal infection of the nail unit that disproportionately affects individuals with diabetes, often presenting with increased severity and a higher risk of complications such as impaired mobility, secondary bacterial infection, and ulceration. OBJECTIVES: This review examines the pathophysiological relationship between diabetes and onychomycosis, appraises the safety and efficacy profiles of current antifungal therapies, and outlines key considerations in selecting appropriate treatment regimens. It addresses pharmacokinetics, hepatic and renal considerations, and drug-drug interactions, while emphasizing the emerging role of topical therapies and the importance of a patient-centered approach. RESULTS: Early and accurate diagnosis utilizing mycological and molecular techniques such as fungal culture, histopathology, and polymerase chain reaction is essential to guide effective management in this high-risk population and mitigate adverse outcomes. Timely intervention is critical to reduce morbidity and prevent long-term complications. Topical and oral antifungals should be considered for mild to moderate and moderate to severe onychomycosis, respectively. The use of oral agents can be complicated by comorbidities and polypharmacy which heighten the risk of contraindications and drug-drug interactions. Therapeutic success in this population relies not only on appropriate drug selection but also on antifungal stewardship and patient adherence to prescribed regimens. CONCLUSIONS: In view of the expanding aging population and increasing comorbidity burden, physicians should remain cognizant about diagnosing and treating onychomycosis in diabetic patients. An interdisciplinary approach to management is advisable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».