Light and Laser-based Treatments for Hidradenitis Suppurativa: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hidradenitis suppurativa (HS) is characterized by painful, recurrent lesions occurring mainly in intertriginous areas. The pain, odor, and disfigurement caused by HS significantly impacts quality of life and is challenging to treat. A comprehensive systematic review evaluating the use of light and laser-based treatments for HS is lacking. Methods: We performed a systematic review by searching Cochrane, MEDLINE and Embase. Title, abstract and full text screening, and data abstraction were done in duplicate. Results: Forty studies met the inclusion criteria, representing a total of 821 patients. Included studies were comprised of 5 randomized within-patient controlled trials, 1 randomized controlled trial, and 34 case series. Overall, treatments with the most reported cases were laser surgery, photodynamic therapy (PDT), and laser field treatments which showed a response in 80% (n=344/431), 73% (n=122/167) and 71% (n=84/101) of treated patients respectively. The pooled response rate for psoralen plus ultraviolet A was 69% (n=9/13). Conclusion: Our results suggest that laser surgery using carbon dioxide (CO2) laser or a combination of CO2 and Nd:YAG lasers has a moderate response rate for HS with the most reported cases. Laser for field treatment and PDT also had moderate response rates with a large number of reported cases. However, extrapolation of these results may be limited due to the majority of the studies being case series, lack of standardized outcomes being assessed, and insufficient long term follow up results.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».