Notice bibliographique
Résumé
A simple high-performance liquid chromatography (HPLC) method with ultraviolet diode array (UV-DAD) and electrospray ionisation mass spectrometry (ESI-MS) detection has been developed for the determination of minoxidil, progesterone, estrone, spironolactone, canrenone, hydrocortisone and triamcinolone acetonide in cosmetic products. The presence of these substances in commercial cosmetic samples is prohibited. The compounds were separated by reversed phase chromatography with water (0.1% trifluoroacetic acid) and acetonitrile gradient elution and detected by UV-DAD at 230, 254 and 280 nm and by ESI-MS positive ionisation mode. Benzoic acid was used as internal standard. Linearity was studied with UV-DAD detection from 1.50 to 1000 μg/ml or μg/g range, depending on the different compounds and type of cosmetic preparation and with ESI-MS in the 50–1000 ng/ml or ng/g range. Good determination coefficients (r2 ≥ 0.99) were found in both UV and ESI-MS. At three concentrations spanning the linear dynamic ranges of both UV-DAD and ESI-MS assay, mean recoveries were always higher than 90% for the different analytes. This method was successfully applied to the analysis of substances under investigations illegally added in cosmetic cream and lotions, sold on internet web sites to prevent hair loss and other hormone-dependent skin diseases, like acne and hirsutism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».