Dermatology: how to manage acne in skin of colour
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Acne vulgaris is a prevalent dermatological condition worldwide but is especially challenging to treat in individuals with skin of colour (SOC). Corresponding to Fitzpatrick skin phototypes III-VI, people of African, Asian, Middle Eastern and Hispanic ethnicity are considered to have SOC. With the additional risk of postinflammatory hyperpigmentation (PIH) as a consequence of inflammatory acne or its respective treatment, managing acne in this population holds significant importance. PIH adversely impacts self-esteem and quality of life and, thus, is usually the patient's priority of treatment. Available acne treatments are similar for all skin types. However, some are more beneficial for individuals with SOC, in particular by targeting both active acne lesions and PIH. The acne treatment literature was searched for topical and systemic treatments that were specifically studied in the SOC population. These treatments included topical agents, such as retinoids and azelaic acid, in addition to topical antibiotics and benzoyl peroxide. Newer formulations and combined regimens reported effective in reducing lesions are less likely to induce PIH and may treat pre-existing PIH. Moisturiser use, titrating doses and patient education are strategies to minimize irritation and improve adherence. In addition, systemic therapies, including oral antibiotics, isotretinoin, oral contraceptives and spironolactone, are efficacious for refractory acne or more severe cases but specific studies in SOC are lacking. Chemical peels may improve acne and target PIH directly. Overall, based on limited evidence, topical and systemic therapies are well tolerated in the SOC population but efficacy should be balanced with the risk of adverse effects. This narrative review aims to highlight formulations and combination therapies that are effective and safe for treating acne and PIH in patients with SOC.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle