Drug-Induced Rosacea: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Alopecia areata totalis and universalis are disabling conditions and therapeutically challenging as they are refractory to conventional options.Tofacitinib is a Janus-kinase (JAK) inhibitor utilized to treat alopecia areata (AA) as an off-label drug.In India, FDAapproved JAK inhibitors such as baricitinib and ritlecitinib are not available.There are only a few case reports on tofacitinib in AA in the Indian population.We present the data of 9 pediatric cases of clinically and histologically proven alopecia areata totalis (AT) and alopecia universalis (AU), for whom oral tofacitinib was given after baseline investigations.The following parameters were analysed: Photographic image and severity of alopecia tool (SALT) score at baseline, 3 months and 6 months, and Children Dermatology Life Quality Index (cDLQI) at baseline and 6 months.The mean ± standard deviation (M ± SD) of the SALT score and cDLQI (M ± SD) at baseline were 95 ± 5 and 17 ± 2. At weeks 4 and weeks 12, the SALT (M ± SD) score was 92.7 ± 6.1 and 34.35 ± 11.16, respectively.At weeks 24, the SALT (M ± SD) score and cDLQI (M ± SD) were 3.33 ± 5 and 6 ± 2. The final reduction in SALT
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».