The impact of monotherapies for male androgenetic alopecia: A network meta‐analysis study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The evidence base pertaining to the efficacy of monotherapies for androgenetic alopecia (AGA), the most common form of hair loss, is ever expanding—and this warrants a formal comparison therapies' effect on a frequent basis. Aims The objective of the current study was to determine the comparative effect of relevant monotherapies for male AGA. Patients/Methods Our aim was achieved by conducting Bayesian network meta‐analysis (NMA), under a random effects model, for two outcomes: 6‐month change in (1) total and (2) terminal hair density in adult (i.e., aged 18 years and above) men with AGA; these analyses were preceded by a systematic search of the peer‐reviewed literature for suitable data. Interventions' surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) and pairwise relative effects (quantified as mean differences) were estimated through the NMAs. Results We determined the comparative effect of 20 active comparators and a control (i.e., placebo/vehicle). "Dutasteride 0.5 mg once daily for 24 weeks" was ranked the most effective in terms of 6‐month change in (1) total hair density (SUCRA = 87%) and terminal hair density (SUCRA = 98%). Our results showed that interventions' effectiveness can be dose dependent. Conclusions Our updated analyses of the up‐to‐date evidence regarding monotherapies for male AGA showed that the oral form of 5‐alpha reductase inhibitors are more effective than oral minoxidil and other newer agents like Botox, microneedling, and photobiomodulation. Our findings can better inform clinical decision making and design of future research studies.
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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 | 0,020 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».