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Enregistrement W4414331360 · doi:10.1177/12034754251368824

Current Understanding of Seborrheic Dermatitis: Treatment Options

2025· article· en· W4414331360 sur OpenAlexaff
Irina Turchin, Lorne Albrecht, Sameh Hanna, Dimitrios Kyritsis, Wei-Jing Loo, Charles Lynde, Vimal H. Prajapati, Kerri Purdy, Linda Rochette, Marni Wiseman, D. Wong, Geeta Yadav, Jensen Yeung, Melinda Gooderham

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreCanadian Institute for Energy TrainingWomen's College HospitalDalhousie UniversityOakville-Trafalgar Memorial HospitalUniversity of ManitobaHôtel-Dieu de QuébecUniversity of CalgaryLynde Centre for DermatologyWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster UniversitySKiN HealthUniversity of British ColumbiaProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeborrheic dermatitisMalasseziaSebaceous glandCalcineurinSeborrhoeic dermatitisSeborrheic keratosisKeratolytic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seborrheic dermatitis is a common chronic inflammatory skin condition that primarily affects areas with a high density of sebaceous glands, such as the scalp, face, central anterior trunk, and body folds. While the exact pathophysiology of seborrheic dermatitis is not fully understood, it is believed to involve a combination of microbial dysbiosis, immune imbalance, and skin barrier dysfunction. Effective management of seborrheic dermatitis includes treatments that reduce Malassezia yeast colonization, control inflammation, normalize skin barrier dysfunction, and regulate sebum production. Topical therapies, including antifungals and anti-inflammatory agents such as corticosteroids and calcineurin inhibitors, are the mainstay of treatment of mild-to-moderate seborrheic dermatitis. Systemic therapies are reserved for severe or resistant seborrheic dermatitis cases. The recent development of new treatments, such as the topical phosphodiesterase-4 inhibitor (roflumilast 0.3% foam), shows promise in providing effective, noncorticosteroid options for seborrheic dermatitis management. This review provides an overview of current, as well as emerging therapeutic options, and discusses the importance of personalized treatment strategies in managing seborrheic dermatitis. This is the third in a series of 3 reviews, each addressing different aspects of seborrheic dermatitis, including its epidemiology, diagnosis, and treatment considerations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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