The Impact of Isotretinoin on Lipid Profile: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Isotretinoin, or 13-cis retinoic acid, is prescribed to treat moderate to severe recalcitrant nodulocystic acne that remains untreated with other drugs, such as antibiotics. The adverse effect profile of isotretinoin has raised concerns since studies have reported a substantial elevation in the low-density lipoprotein (LDL)/high-density lipoprotein (HDL) ratio, indicating the risk of cardiovascular diseases after a long-term course of isotretinoin. Assessing the impact of isotretinoin on lipid profile markers in acne patients was the aim of this systematic review. Method: Various databases, such as PubMed, Google Scholar, SCOPUS, Embase, and Web of Science, were comprehensively searched to identify relevant clinical studies. Ten articles out of 256 were selected based on the inclusion and exclusion criteria by two independent reviewers. Each review was thoroughly evaluated using Assessment of the Methodological Quality of Systematic Reviews and the Newcastle-Ottawa Scale. Key results: A decrease in HDL was observed, whereas total cholesterol, triglyceride, and LDL levels were notably elevated. However, most changes in lipid profile parameters are non-progressive, and their clinical significance is poorly understood. Liver enzyme levels, including aspartate transaminase and alanine transaminase, were altered to a lesser degree. Conclusion: Long-term use of isotretinoin is associated with mild alterations in the lipid profile, resulting in increased total cholesterol, triglyceride, and LDL levels. However, since lipid alterations vary depending on factors such as the population studied, dosage, and duration of isotretinoin treatment, regular monitoring of the lipid profile along with low density lipoprotein is recommended to avoid potential risk factors of isotretinoin on lipid metabolism and, thereafter, on the cardiovascular system, but is not deemed paramount.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».