Volatility of Fragrance Chemicals: Patch Testing Implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnostic and predictive patch testing to determine contact allergy due to fragrance materials requires applying a fixed dose of material to the skin. This dose can be affected by the volatile nature of fragrances; little data exist on how the loss of fragrance dose due to volatility affects patch testing. OBJECTIVE: (1) To evaluate pH dependence and evaporation rates of two fragrance chemicals, geraniol, citronellol, and a common fragrance solvent, diethyl phthalate (DEP) and (2) Assess implications for predictive patch-testing methods for fragrances. METHOD: pH analysis of each material at 1% for three values (4.0, 5.0, 7.0) was done over 40 hours. Volatility experiments for each material, nonradiolabeled and radiolabeled, were conducted over a 24-hour period, taking readings at six time points (5 minutes, 15 minutes, 40 minutes, 1 hour, 3 hours, and 24 hours). RESULTS: Evaporation rates were not sensitive to pH shifts from 4.0 to 7.0. Evaporation rates for nonradiolabeled materials were low: after 24 hours, geraniol lost 8.9%, citronellol 27.0% and DEP 14.5%. The volatility data for radiolabeled materials demonstrated that geraniol loses up to 39% of its dose, citronellol loses up to 26%, and DEP up to 14% within 40 minutes. CONCLUSION: The tendency of fragrance materials to evaporate can impact the dose being applied to the patch and therefore the result of the patch and ultimately the decision-making process regarding that fragrance material's safety. These data, developed with DEP, utilized in a predictive sensitization assay cannot be generalized.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».