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Enregistrement W4396622567 · doi:10.1155/2024/5575030

The Right Formula for Acne: Importance of Vehicle Formulation in Tazarotene 0.045% Lotion Design, Application, Tolerability, and Efficacy

2024· article· en· W4396622567 sur OpenAlexfundno aff
Zoe Diana Draelos, Leon Kircik, Joshua Zeichner, Radhakrishnan Pillai, Arturo Angel, Eric Guenin, Emil Tanghetti

Notice bibliographique

RevueDermatologic Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBausch HealthOrtho Dermatologics
Mots-clésLotionTazaroteneTolerabilityMedicineAcneDermatologyPharmacologyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vehicles used for topical dermatological treatments can significantly contribute to treatment effects while also delivering ingredients to maintain skin barrier function and reduce irritation. Tazarotene 0.045% lotion was developed using proprietary polymeric emulsion technology to provide uniform and efficient delivery of the active ingredient as well as improved safety and tolerability compared to higher‐dose tazarotene formulations. The lotion vehicle additionally provides rapid and sustained improvements in moisturization and skin barrier function with patient‐friendly application and cosmetic properties. Compared with trifarotene 0.005% cream, tazarotene 0.045% lotion demonstrated ∼30% greater spreadability and a lower potential for irritation. In clinical trials and investigator‐initiated studies, tazarotene 0.045% lotion demonstrated efficacy in the treatment of facial and truncal acne and improved skin oiliness. Facial acne improvements were similar among study participants grouped by sex, race, ethnicity, or age. In a head‐to‐head study, efficacy was comparable to tazarotene 0.1% cream with approximately half the rate of treatment‐emergent adverse events. Tazarotene 0.045% lotion is a beneficial acne treatment option for patients of varying ages, races, ethnicities, and skin types, delivered in a formulation that can be easily used on the face, back, and chest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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