Eficacia de Anfotericina B y Rifampicina en el Tratamiento de la Leishmaniasis Cutánea: Metanálisis
Bibliographic record
Abstract
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.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.055 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.023 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".