Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Management of acne vulgaris by nondermatologists is increasing. Current understanding of the different presentations of acne allows for individualized treatments and improved outcomes. OBJECTIVE: To review the best evidence available for individualized treatment of acne. DATA SOURCES: Search of MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane database to search for all English-language articles on acne treatment from 1966 to 2004. STUDY SELECTION: Well-designed randomized controlled trials, meta-analyses, and other systematic reviews are the focus of this article. DATA EXTRACTION: Acne literature is characterized by a lack of standardization with respect to outcome measures and methods used to grade disease severity. DATA SYNTHESIS: Main outcome measures of 29 randomized double-blind trials that were evaluated included reductions in inflammatory, noninflammatory, and total acne lesion counts. Topical retinoids reduce the number of comedones and inflammatory lesions in the range of 40% to 70%. These agents are the mainstay of therapy in patients with comedones only. Other agents, including topical antimicrobials, oral antibiotics, hormonal therapy (in women), and isotretinoin all yield high response rates. Patients with mild to moderate severity inflammatory acne with papules and pustules should be treated with topical antibiotics combined with retinoids. Oral antibiotics are first-line therapy in patients with moderate to severe inflammatory acne while oral isotretinoin is indicated for severe nodular acne, treatment failures, scarring, frequent relapses, or in cases of severe psychological distress. Long-term topical or oral antibiotic therapy should be avoided when feasible to minimize occurrence of bacterial resistance. Isotretinoin is a powerful teratogen mandating strict precautions for use among women of childbearing age. CONCLUSIONS: Acne responses to treatment vary considerably. Frequently more than 1 treatment modality is used concomitantly. Best results are seen when treatments are individualized on the basis of clinical presentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».