Efficacy and Safety of Trichloroacetic Acid in Melasma Treatment: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Melasma is a common acquired hyperpigmentation disorder that poses significant therapeutic challenges, particularly in darker skin types. Chemical peels, including trichloroacetic acid (TCA), are widely used as second-line treatments. However, the efficacy and safety of TCA in melasma treatment remain inconsistent across studies. This systematic review and meta-analysis aim to evaluate the efficacy and safety of TCA in melasma treatment, assessing its impact on pigmentation reduction and associated adverse effects. Methodology: A systematic search was conducted in PubMed, Embase, Scopus and Cochrane Library for randomised controlled trials (RCTs) and observational studies published up to February 2025. Studies evaluating TCA peels on melasma using validated pigmentation assessment tools, such as the Melasma Area and Severity Index (MASI), were included. Data extraction and risk-of-bias assessment were performed using the Cochrane Collaboration’s tool for RCTs and the Newcastle–Ottawa Scale for observational studies. A meta-analysis was conducted using a random-effects model to calculate pooled mean differences in MASI scores before and after treatment. Results: A total of 34 studies comprising 2166 participants were included. The pooled analysis demonstrated a non-significant reduction in MASI scores following TCA treatment (mean difference: 1.060, 95% confidence interval: −0.346–2.465, P = 0.139). Studies using 20%−35% TCA showed superior pigment reduction. Conclusion: TCA has been widely studied for melasma, but its effectiveness remains uncertain. While some studies suggested a trend towards improvement, the evidence remains inconclusive. Its safety profile warrants caution in darker skin types due to the risk of post-inflammatory hyperpigmentation.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».