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Enregistrement W7117938117

Eficacia de Anfotericina B y Rifampicina en el Tratamiento de la Leishmaniasis Cutánea: Metanálisis

2016· article· W7117938117 sur OpenAlexaboutno aff
Jaiberth Antonio Cardona Arias, Liliana López Carvajal, Luis Felipe Higuita Gutiérrez

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverSalineCutaneous leishmaniasis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: En la literatura científica ha sido poco explorada la eficacia de la Anfotericina B y la Rifampicina para la leishmaniasis cutánea. Objetivo: Metaanalizar la eficacia de la Anfotericina B y la Rifampicina en el tratamiento de la leishmaniasis cutánea. Métodos: Revisión sistemática de la literatura con metanálisis en 7 bases de datos multidisciplinarias, se aplicó una estrategia de búsqueda y selección en ensayos clínicos controlados que garantizó exhaustividad, sensibilidad y reproducibilidad. Se realizaron metanálisis para riesgos relativos con efectos aleatorios. Se evaluó heterogeneidad con DerSimonian y Laird, sesgo de publicación con Egger y de Begg. Resultados: Se identificaron 9.825 estudios en Anfotericina B y 5.807 en Rifampicina de los cuales 6 cumplían el protocolo, 3 evaluaron Anfotericina B en presentación liposomal en comparación con antimoniales pentavalentes y 3 compararon Rifampicina contra un placebo; la mayoría de Asia. En los 89 pacientes tratados con Anfotericina B se halló una eficacia del 66,3% (IC95%=55,9-76,7), en los 90 tratados con antimoniales 75,6% (IC95%=66,1-85,0) y en 80 tratados con Rifampicina 67,5% (IC95%=56,6-78,4). Conclusión: A pesar de los resultados favorables para ambos medicamentos es necesario desarrollar estudios en cada país para determinar su eficacia en condiciones epidemiológicas, clínicas y parasitológicas específicas, dada la baja calidad metodológica, el reducido número de investigaciones en América y la elevada heterogeneidad de los estudios analizados.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,023
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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