Efficacy of Treatments in Reducing Facial Erythema in Rosacea: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Rosacea is a chronic inflammatory skin condition that affects over 5% of individuals worldwide. Its clinical presentation is characterized by an array of features, including erythema, papules and pustules, phymatous changes, telangiectasia, and ocular manifestations. Specifically, the multifaceted manifestation of erythema varies widely in intensity and distribution. Factors contributing to pathogenesis include neurovascular dysregulation, increased levels of pro-inflammatory mediators, and aberrant vasodilation. Erythema management plays an important role in reducing the psychosocial burden associated with rosacea and improving overall quality of life. Cochrane CENTRAL, Medline, and Embase databases were searched from inception to September 2023 and included 33 clinical trials reporting on a total of 7411 rosacea patients (74.1% female) and 21 different topical or systemic treatments. The mean age was 48.8 years (range, 18-83 years), and the mean time to outcome assessment was 8.1 weeks (standard deviation, 4.1 weeks). Treatment efficacy was assessed by outcome measures including percent improvement from baseline on 4- and 5-point scales, clinician erythema assessment (CEA) success (improvement ≥1 point), and CEA and patient self-assessment success (improvement ≥1 point). Pooled effect sizes for each treatment were calculated as a weighted average based on the number of patients in each study. The most effective topical treatments for reducing erythema include sodium sulphacetamide and sulphur, praziquantel, metronidazole, and B244 spray ( Nitrosomonas eutropha ). The most effective systemic treatment was paroxetine. Our findings highlight the varying efficacy of treatments in addressing the erythema in rosacea, recognizing the nuances of clinical presentations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 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) | 0,005 | 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 ».