Notice bibliographique
Résumé
An otherwise healthy man of Southeast-Asian descent aged in his mid-30s presented with non-pruritic hyperpigmented patches involving the face for over 12 months (Figure). Clinically, the findings were consistent with melasma, characterised by brown or dark brown hyperpigmented patches with demarcated or ill-defined borders, involving the face (zygoma and cheeks) bilaterally. There was no history or clinical features suggestive of diagnoses such as post-inflammatory hyperpigmentation, drug-induced pigmentation or photosensitivity, or actinic lichen planus. Melasma is a common acquired hyperpigmentary condition, described mostly in women of Asian, Middle Eastern or Latin American descent aged 30–50 years.1 Melasma in men is less well recognised,2 with a reported sex ratio of 1:9 (male:female).3 The precise aetiopathogenesis of melasma is incompletely understood. However, there are risk factors related to melasma development, such as sunlight exposure, genetic predisposition, hormonal exposure (contraceptive use and pregnancy), photosensitive medications and cosmetics use, and, rarely, thyroid disorder.2-5 Melasma can be diagnosed clinically based on distribution and characteristics of pigmentation and skin type or ethnicity; biopsy is rarely required. Management includes sun protection with the use of a wide-brim hat and sunscreen (with a sun protection factor of 30 or over), and avoidance of risk factors such as phototoxic drugs, cosmetics, and hormonal contraception (in women). The triple combined topical therapy (hydroquinone 4–5% with tretinoin 0.05–0.1% and low potency corticosteroid), daily for three months, is usually the first line treatment of choice.1-3 Adjunct oral tranexamic acid may be considered for extensive lesions, dermal involvement, or for patients refractory to topical therapy, although there are no established studies in men.2 There are also advanced treatment options, such as chemical peeling, microneedling, and light and laser-based therapies, with unpredictable or mixed results.1, 3 The patient gave written consent for publication. Open access publishing facilitated by the University of Queensland, as part of the Wiley – the University of Queensland agreement via the Council of Australian University Librarians. No relevant disclosures.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».