Trace determination of lead in lipsticks and hair dyes using microwave‐assisted dispersive liquid–liquid microextraction and graphite furnace atomic absorption spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A novel microwave-assisted dispersive liquid-liquid microextraction (MADLLME) technique according to the solidification of a floating organic droplet (SFO) and graphite furnace atomic absorption spectrometry (GFAAS) used for the extraction and determination of lead ions in lipsticks and hair dyes made in different countries. Lipstick and hair dye samples of different brands and colours were collected from local market in Kermanshah, Iran. METHODS: After sample treatment with microwave-assisted acid digestion, an appropriate mixture of acetone, 1-undecanol and diethyl dithiophosphoric acid was injected rapidly into the aqueous sample containing lead ions, and as a result, cloudy mixture was formed. After centrifugation, the test tube was cooled for few minutes. The solidified 1-undecanol on top of the solution was transferred into a suitable vial and injected into the analytical instrument. RESULTS: Under the optimum experimental conditions (extraction solvent: 30 μL of 1-undecanol; disperser solvent: 500 μL of acetone; ligand concentration: 0.15% (v/v); pH: ~1.5 and without salt added), the enhancement factor of 96 was obtained. The calibration graphs were linear in the range of 0.3-50 μg kg(-1) with a correlation coefficient (r(2) ) more than 0.995. The detection limit was 0.1 μg kg(-1) . Consequently, the developed method was successfully applied to extract and determine lead ions in the lipsticks and hair dyes, and favourable results were obtained. The proposed method which applied in cosmetics showed excellent relative recoveries (90-109.7%) with relative standard deviations <8.3% (n = 3) for all samples. CONCLUSION: The study revealed that the concentration of lead found in lipsticks and hair dyes on the Kermanshah market is far below the recommended limits as applied in Germany (20 mg kg(-1) ) and Canada (10 mg kg(-1) ) and confirmed that very low levels of lead are technically available in the final cosmetic products.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».