One Acne™: A holistic management approach to improve overall skin quality and treatment outcomes in acne with or without sensitive skin
Notice bibliographique
Résumé
Acne and sensitive skin can take a profound toll on patients' well-being, which can be exacerbated if the conditions are experienced together. This narrative review aims to identify appropriate treatments to facilitate a holistic management approach to acne (One Acne™), sensitive skin, and acne-induced sequelae and describe the role of treatments in improving skin quality. Topical retinoids are considered the preferred first-line option for acne treatment by dermatologists, either as monotherapy or in combination with other treatments, because of their ability to target various aspects of the disease. Tretinoin, trifarotene, adapalene, and tazarotene have all been assessed in clinical studies for managing acne-associated scarring, with varying success, with the latter three reported to improve skin quality. Moreover, some corrective procedures, e.g., injectable non-animal stabilized hyaluronic acid (NASHA) fillers, have proven effective for treating acne scarring. Both treatment types may complement each other to provide optimal treatment outcomes and patient satisfaction, as observed in several patients receiving concomitant treatment with NASHA fillers/topical trifarotene. Adjunctive use of cleansers, moisturizers, and photoprotection-containing ingredients such as vitamin B3, glycerin, or pro-vitamin B3 may also complement drug/corrective treatments to reduce skin irritation and risk of scarring, as well as improve skin hydration, tone, and overall appearance. This narrative review highlights that comprehensive skincare regimens should be used throughout acne patients' journeys to reduce treatment-related irritation, improve treatment outcomes, adherence, and satisfaction, and enhance overall skin quality. Patients with sensitive skin should choose tailored skincare products to maintain skin barrier integrity and restore skin function.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».