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Enregistrement W4281927581 · doi:10.7573/dic.2021-11-2

Dermatology: how to manage facial hyperpigmentation in skin of colour

2022· review· en· W4281927581 sur OpenAlexaff
Siddiq Moolla, Yvette Miller-Monthrope

Notice bibliographique

RevueDrugs in Context · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelasmaHyperpigmentationMedicineDermatologyPhotoprotectionIntense pulsed light

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperpigmentation disorders, such as post-inflammatory hyperpigmentation and melasma, are common conditions affecting all skin types. These conditions are largely benign and are influenced by numerous endogenous and exogenous factors impacting melanocyte activity and melanin production. Current treatment modalities for these conditions fall into broad categories, including photoprotection, topical and systemic therapies, chemical peels, and laser or light-based therapies. Biological differences in skin of colour require additional consideration when deciding on treatment and management. This narrative review provides an inclusive summary of these conditions and compares the current treatment options with a specific focus on skin of colour. Photoprotection and sunscreens protective against both UV and visible light are recommended for all individuals. Topical therapy is the recommended first-line treatment, with the gold standard being hydroquinone, which can be used alone or in combination with other agents. Chemical peels and laser or light-based therapies are also effective adjunctive methods of treatment; however, caution should be taken when used in patients with richly pigmented skin due to the increased risk of post-inflammatory hyperpigmentation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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