Finasteride-mediated hair regrowth and reversal of atrophy in a patient with frontal fibrosing alopecia
Notice bibliographique
Résumé
Frontal fibrosing alopecia (FFA) is a form of cicatricial alopecia that predominantly affects perimenopuasal and postmenopausal women.1, 2, 3, 4 Although the precise cause is unknown, it is currently classified as a primary lymphocytic cicatricial alopecia that is closely related to lichen planopilaris (LPP). FFA not only causes scarring hair loss but also frequently causes skin atrophy within the frontal hairline.5, 6 Until recently, the treatment for FFA has mirrored the treatment algorithms used for other primary lymphocytic scarring alopecias. Topical steroids, steroid injections, hydroxychloroquine, doxycycline, tetracycline and mycophenolate mofetil have been the main treatments. However, in the last few years, an increasing number of reports have suggested a beneficial role for the 5 alpha reductase inhibitory medications, finasteride and dutasteride.4, 6, 7, 8 To date, the published studies of FFA treatment outcomes have focused on hair follicles—whether they are lost, stabilized, or promoted to regrow. The other important feature of the condition—cutaneous atrophy—has not received much attention. Here, I report a patient with FFA who experienced not only marked frontal hair regrowth with the 5α-reductase inhibitor, finasteride, but also a marked reversal of cutaneous atrophy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».