Notice bibliographique
Résumé
Acne, one of the most common skin diseases, affects approximately 85% of the adolescent population, and occurs most prominently at skin sites with a high density of sebaceous glands such as the face, back, and chest. Although often considered a disease of teenagers, acne is occurring at an increasingly early age. Rosacea is a chronic facial inflammatory dermatosis characterized by flushing (or transient facial erythema), persistent central facial erythema, inflammatory papules/pustules, and telangiectasia. Both acne and rosacea have a multifactorial pathology that is incompletely understood. Increased sebum production, keratinocyte hyper-proliferation, inflammation, and altered bacterial colonization with Propionibacterium acnes are considered to be the underlying disease mechanisms in acne, while the multifactorial pathology of rosacea is thought to involve both vasoactive and neurocutaneous mechanisms. Several advances have taken place in the past decade in the research field of acne and rosacea, encompassing pathogenesis and epidemiology, as well as the development of new therapeutic interventions. In this article, we provide an overview of current perspectives on the pathogenesis and treatment of acne and rosacea, including a summary of findings from recent landmark pathophysiology studies considered to have important implications for future clinical practice. The advancement of our knowledge of the different pathways and regulatory mechanisms underlying acne and rosacea is thought to lead to further advances in the therapeutic pipeline for both conditions, ultimately providing a greater array of treatments to address gaps in current management practices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».