Treatment of ocular rosacea: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Rosacea is a common chronic skin disease distributed primarily around the central face. Ocular manifestations of rosacea are poorly studied, and estimates of prevalence vary widely, ranging from 6% to 72% in the rosacea population. Treatment options for ocular rosacea include lid hygiene, topical and oral antibiotics, cyclosporine ophthalmic emulsion, oral vitamin A derivatives, and intense pulsed light; however, a direct comparison of treatment methods for ocular rosacea is lacking. This review aims to compare treatment efficacy and adverse events for different treatment modalities in ocular rosacea. We performed a systematic review by searching Cochrane, MEDLINE and Embase. Title, abstract, full text screening, and data extraction were done in duplicate. Sixty-six articles met the inclusion criteria, representing a total of 1,275 patients. The most effective treatment modalities were topical antimicrobials and oral antibiotics, which achieved complete or partial response in 91% (n = 82/90) and 89% (n = 525/580) of patients respectively, followed by intense pulsed light (89%, n = 97/109 partial response), cyclosporine ophthalmic emulsion (87% n = 40/46), and lid hygiene (65%, n = 67/105). Combination treatments achieved a complete or partial response in 90% (n = 69/77). Results suggest that topical antimicrobials, oral antibiotics, intense pulsed light. and cyclosporine were the most efficacious single modality treatments.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».