Adapalene 0.1%/benzoyl peroxide 2.5% gel reduces the risk of atrophic scar formation in moderate inflammatory acne: a split‐face randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of current topical acne treatments in mitigating the potential for acne scarring is not known. OBJECTIVE: To evaluate the effect of adapalene 0.1%/benzoyl peroxide 2.5% (A/BPO) gel compared to vehicle in reducing the risk of acne scarring. METHODS: Multicentre, randomized, investigator-blinded, vehicle-controlled, split-face study conducted over 6 months. Subjects were adults with active moderate facial acne vulgaris and at least 10 atrophic acne scars at baseline. Efficacy evaluations included counts of atrophic acne scars and primary acne lesions as well as a Scar Global Assessment (SGA; 5-point scale). RESULTS: After 6 months treatment, scar counts remained stable with A/BPO while increasing by approximately 25% with vehicle (mean scar count 11.58 vs. 13.55, respectively, at Month 6; P = 0.036). The percentage of subjects with a SGA of 'almost clear' (hardly visible scars) increased from 9.7% to 45.2% with A/BPO, whereas it did not change with vehicle (P = 0.0032). Total acne lesion counts decreased by 65% with A/BPO and 36% with vehicle (mean lesion count 8.5 vs. 16.1, respectively, at Month 6; P < 0.001). LIMITATIONS: Relatively small study group (31 subjects). CONCLUSION: Topical long-term treatment with A/BPO is effective in reducing the risk of atrophic scars and improving the global severity of scarring.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».