Rosacea treatment update: recommendations from the global <scp>ROS</scp> acea <scp>CO</scp> nsensus ( <scp>ROSCO</scp> ) panel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rosacea is currently treated according to subtypes. As this does not adequately address the spectrum of clinical presentation (phenotypes), it has implications for patient management. The ROSacea COnsensus panel was established to address this issue. OBJECTIVES: To incorporate current best treatment evidence with clinical experience from an international expert panel and establish consensus to improve outcomes for patients with rosacea. METHODS: Seventeen dermatologists and three ophthalmologists reached consensus on critical aspects of rosacea treatment and management using a modified Delphi approach. The panel voted on statements using the responses 'strongly disagree', 'disagree', 'agree' or 'strongly agree'. Consensus was defined as ≥ 75% 'agree' or 'strongly agree'. All voting was electronic and blinded. RESULTS: The panel agreed on phenotype-based treatments for signs and symptoms presenting in individuals with rosacea. First-line treatments were identified for individual major features of transient and persistent erythema, inflammatory papules/pustules, telangiectasia and phyma, underpinned by general skincare measures. Multiple features in an individual patient can be simultaneously treated with multiple agents. If treatment is inadequate given appropriate duration, another first-line option or the addition of another first-line agent should be considered. Maintenance treatment depends on treatment modality and patient preferences. Ophthalmological referral for all but the mildest ocular features should be considered. Lid hygiene and artificial tears in addition to medications are used to treat ocular rosacea. CONCLUSIONS: Rosacea diagnosis and treatment should be based on clinical presentation. Consensus was achieved to support this approach for rosacea treatment strategies.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».