Post‐inflammatory hyperpigmentation: A systematic review of treatment outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Post-inflammatory hyperpigmentation is a common consequence of inflammatory dermatoses. It is more common in patients with darker skin and has significant morbidity. This systematic review summarizes treatment outcomes for post-inflammatory hyperpigmentation to help physicians better predict clinical response and improve patient outcomes. Embase, MEDLINE, PubMed databases and clinicaltrials.gov were searched in accordance with PRISMA guidelines using a combination of relevant search terms. Title, abstract and full text screening were done in duplicate. Studies were included if they met our predetermined PICOS framework criteria. Results are presented in descriptive form. In total, 41 studies representing 877 patients were included. Complete response was achieved by laser and energy-based devices in 18.1% (n = 56/309) of patients, topicals in 5.4% (n = 20/369) and combination therapies in 2.4% (n = 4/166). Partial response was achieved by combination modalities in 84.9% (n = 141/166) of patients, topicals in 72.4% (n = 267/369), laser and energy-based devices in 61.2% (n = 189/309) and peels in 33.3% (n = 5/15). Poor to no response occurred with peels in 66.7% (n = 10/15) of patients, topicals in 22.2% (n = 82/369), laser and energy-based devices in 18.1% (n = 56/309) and combination modalities in 12.7% (n = 21/166). Additionally, in 2.6% (n = 8/309) of patients treated with laser and energy-based devices, post-inflammatory hyperpigmentation worsened. Adverse events were reported in 10 patients, all while using topical treatments. In conclusion, the current treatment approaches yielded unsatisfactory rates of complete response. However, combination therapies, laser and energy-based devices and topical therapies showed high rates of partial response. Of note, the majority of post-inflammatory hyperpigmentation cases included were associated with acne, and therefore, the findings and conclusions drawn may have limited applicability to other types 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 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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».