Rosacea treatment update: recommendations from the global <scp>ROS</scp> acea <scp>CO</scp> nsensus ( <scp>ROSCO</scp> ) panel
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle