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Enregistrement W2765971196 · doi:10.1177/1203475417736279

Frontal Fibrosing Alopecia: Update and Review of Challenges and Successes

2017· review· en· W2765971196 sur OpenAlexaff
Derek To, Jennifer Beecker

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineScarring alopeciaDermatologyHair lossEtiologyRegimenSurgeryClinical trialIncidence (geometry)Internal medicineScalp

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frontal fibrosing alopecia (FFA) is a variant of lichen planopilaris (LPP) and is characterised as a progressive cicatricial alopecia affecting the frontotemporal hairline. OBJECTIVES: To perform a comprehensive, up-to-date review of the etiopathogenesis, clinicopathological features, and therapeutic options for FFA. METHODS: A literature search was conducted using PubMed (from 1946) and Cochrane (from 1991) databases on March 7, 2017. We included all retrospective and prospective studies reported in English. Only cases studies with reported treatment regimen and outcome were included. No randomised control trials were found. MeSH terms used included frontal fibrosing alopecia, postmenopausal, histopathologic, cicatricial, and treatment. RESULTS: With an increasing incidence of FFA occurring predominantly in postmenopausal women, progress has been made clinically and histologically in understanding this scarring alopecia. Conflicting results have been reported with various treatments, including intralesional or oral corticosteroids, antiandrogens, antimalarials, antibiotics, and surgery. To date, no randomised control trials for treatment of FFA have been conducted. CONCLUSION: The aetiology and clinical course of FFA remain to be established. Unfortunately, despite the numerous treatment options available, no one therapeutic regimen has proven effective in stopping recession of the hairline and inducing hair growth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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