Treatment of Post-Inflammatory Hyperpigmentation in Skin of Colour: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Post inflammatory hyperpigmentation (PIH) affects all skin types with a heightened predilection for darker skin tones. Its course is chronic once developed and treatment is often difficult. This systematic review aims to summarize the treatment outcomes for PIH with a focus on skin of colour (SOC) individuals. A literature search was conducted using MEDLINE (from 1946), Embase (from 1974), PubMed, and Cochrane in adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guideline. Results from 48 studies summarized 1356 SOC individuals. The mean age was 29 years (n = 1036) and 78% were female (n = 786). The ethnic prevalence was 70% Black, 27% Asian, and 3% Latin. Overall, 20% were Fitzpatrick skin type (FST) III, 40% FST IV, 34% FST V, and 6% FST VI. Most cases were precipitated by inflammatory conditions (89%) and localized to the face (83%). The most frequently reported interventions were topical retinoids (22%) and laser therapy (17%). Partial improvement was seen in 85% and 66% of participants, respectively. Laser was the only intervention that offered complete resolution in a subgroup of patients (26%); however, there were reported cases of PIH exacerbation following treatment. Chemical peels (9%) and hydroquinone (7%) were among other treatments with less effective outcomes. PIH and its persistence is a prevalent issue, significantly affecting many affected individuals with darker skin tones. Our results show a lack of robust efficacy across all treatment modalities. There is considerable room for improvement in interventions for at-risk populations.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».