Efficacy of Treatments in Reducing Inflammatory Lesion Count in Rosacea: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rosacea is a chronic inflammatory skin condition affecting approximately 5.5% of the global population. Patients present heterogeneously with a mix of features in the central facial region, of which papules and pustules are considered to be a major feature. The identification of effective treatments for reducing inflammatory lesions in rosacea can alleviate the psychosocial burden that many rosacea patients experience, including reduced self-esteem, anxiety, and social withdrawal. The objective of this systematic review is to determine the effectiveness of topical and systemic therapies in reducing lesion count in rosacea patients. METHODS/RESULTS: Medline, Embase, and Cochrane CENTRAL databases were searched, resulting in the inclusion of 43 clinical trials reporting on a total of 18,347 rosacea patients. The most well-studied treatments include ivermectin, metronidazole, azelaic acid, minocycline, and doxycycline. Oral isotretinoin was the most effective treatment in reducing inflammatory lesions and may be recommended for severe recalcitrant cases of rosacea. CONCLUSIONS: mites. Additional research is required to determine effective combination therapies in rosacea.
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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) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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) | 0,006 | 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 ».