Recalcitrant dermatophytosis: clinicomycological features and challenges in management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dermatophytosis is the most common fungal infection encountered by primary care providers and outpatient physicians. In recent years, new patient populations with chronic infections - accompanied by a history of recurrences and relapses - presenting with unusual or severe manifestations have been reported worldwide. This is broadly referred to as recalcitrant dermatophytosis. AREAS COVERED: Through an electronic literature search spanning the last 25 years, we discuss systemic treatment options for recalcitrant dermatophytosis, including conventional terbinafine and itraconazole treatments, either alone or in combination with topicals. Dosing strategies and treatment durations are summarized along with potential reasons for treatment failure. There is mounting evidence suggesting that dermatophyte resistance is a significant cause of terbinafine nonresponse, making itraconazole the preferred first-line treatment. However, pharmacokinetic variability may cause sub-therapeutic exposure and induce resistance to itraconazole. In some instances, super-bioavailable itraconazole may be a consideration. Corticosteroids should be strictly avoided. EXPERT OPINION: The current literature is limited by case reports and small case series. Newer triazoles and ketoconazole have been reported as drugs of last resort. Increased advocacy and collaboration are needed to standardize the management of recalcitrant dermatophytosis including antifungal susceptibility testing, especially concerning special populations such as pregnant individuals and children.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».