A Review on Common Ingredients of Periocular Cosmetics and Their Hazards
Notice bibliographique
Résumé
The pervasive exposure of the general public to chemicals found in cosmetic products underlines the importance of maintaining stringent safety evaluations of cosmetic ingredients. Cosmetics products are composed of many raw ingredient materials including fragrances, colors, thickeners, surfactants, foam agents, minerals, and preservatives. Whether the make-up substances are chemical, synthetic or natural resource, they may be a problem for human dermal skin. The eyelid skin is one of the thinnest skins in the body, emphasizing the dangers of percutaneous absorption of irritants and allergens, with human eye areas on the face being extremely sensitive. Due to the sensitive nature of the human eyelid skin and tear film, great consideration must be taken when determining the safety of chemicals used to formulate cosmetics applied in the periorbital region. Among the cosmetic products commonly used, mascara, eyeliner, and eyelash glue are designed to be applied on the rims of the eyelid. The close proximity that these products may be applied daily to the ocular surface brings about the concern of chemical safety and ocular health. In this review, selected chemicals commonly found in the mascara, eyeliner and eyelash glue, and their potential hazards to the skin of ocular surface were specifically evaluated using available data.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».