Rosacea treatments: Current standards and additional options
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rosacea, a chronic facial and ocular inflammatory disease, is readily visible with consequential adverse psychosocial impacts. Progress in epidemiology, pathophysiology, treatments, psychosocial and quality of life impact has led to improved outcomes. Additionally, there has been a transition to updated clinical criteria for diagnosis and classification, the phenotype approach, based on rosacea‐associated features. Objective Our objective was to identify current evidence‐based standards of treatment for rosacea highlighting recently approved interventions and including innovative options. Methods Reviews establishing current standards of care published over the past three years and English language clinical studies of rosacea treatment from 2018‐ March 2021 were included. In addition to pivotal trials, the latter were also selected based on innovation and practicality of the intervention. Results In addition to treatments identified in guidelines and systematic reviews, additional options derive from use in other dermatological conditions ‐ such as botulinum toxin, hydroxychloroquine, photodynamic therapy, radiofrequency with or without microneedling ‐ or from other medical conditions, such as artemether and sumatriptan. Conclusion We provide a template of longitudinal care for rosacea based on features divided into current standards and additional options. The latter may provide the impetus for further research and development to provide options with greater efficacy, longer remissions and/or lower risk of adverse events to improve outcomes in patients with rosacea.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».