Biomarkers in rosacea: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rosacea is a chronic and psychologically ladened disease affecting 1%–3% of people worldwide. The identification and validation of biomarkers in rosacea patients has the potential to improve disease progression, support diagnosis, provide objective measures for clinical trials and aid in management. The objective of this review is to systematically identify all rosacea biomarkers, categorize them by type and identify trends to improve disease expression. Eligibility criteria for this review (PROSPERO CRD42023397510) include randomized controlled trials, case–control studies, cohort studies and other observational studies. No restrictions were placed on patient demographics (age, sex, ethnicity) or language of publication until February 2023. Quality of studies was assessed using the National Institute of Health quality assessment tool. The literature search was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐analyses (PRISMA) guidelines. A total of 805 unique articles were screened based on the applied inclusion and exclusion criteria. After the articles were screened based on title/abstract and full‐text, a total of 38 studies were included, reporting on a total of 119 unique biomarkers. The results of this review and current rosacea pathogenic mechanisms provide the greatest support for the innate cathelicidin and inflammasome, T h 1 and T h 17 pathways. The most commonly reported biomarkers include IL‐1β, TNF‐α, IL‐37, IFN‐γ and MMP‐9. Biomarkers identified in this study support current theories of rosacea pathogenesis and provide direction for research to further our knowledge. However, more research is needed to identify biomarkers panels that can provide diagnostic utility. This may be difficult due to the heterogeneity of the disease and potential differences between rosacea subtypes.
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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 | 0,008 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».