Prevalence and Risk Factors of Acne Scarring Among Patients Consulting Dermatologists in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Although there have been few formal studies, scarring is a known bothersome companion of acne vulgaris. We performed a prospective study of subjects consulting a dermatologist for active acne to assess the frequency of acne scarring. Investigators performed a short questionnaire on all acne patients seen at their office for one consecutive 5-day work week to assess scar frequency. Additionally, the first four subjects with acne scars identified were enrolled for a second phase (scar cohort) of the study during which the investigator collected further medical history and performed a clinical evaluation and the patient completed a self-administered questionnaire about scar perceptions and impact on quality of life. A total of 1,972 subjects were evaluated by 120 investigators. Among these, 43 percent (n=843) had acne scarring. Subjects with acne scars were significantly more likely to have severe or very severe acne (P less than .01); however, 69% of the subjects with acne scars had mild or moderate acne at the time of the study visit. Risk factors correlated with increased likelihood of scarring were acne severity, time between acne onset and first effective treatment, relapsing acne, and male gender. Treatments that can completely resolve acne scars are not yet available - prevention and early treatment remain a primary strategy against scars. It is vital for clinicians who manage individuals with acne to institute effective therapy as early as possible, since treatment delay is a key modifiable risk factor for 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».