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Enregistrement W2901483884 · doi:10.1097/der.0000000000000412

Skin Sensitization Induction Potential From Daily Exposure to Fragrances in Personal Care Products

2018· article· en· W2901483884 sur OpenAlexvenueno aff
Derek A. Drechsel, Kevin M. Towle, Ernest S. Fung, Rachel M. Novick, Dennis J. Paustenbach, Andrew D. Monnot

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmeticsSensitizationMedicineCleanserSkin careDermatologyPersonal careLocal lymph node assayShampooPersonal protective equipmentToxicologySkin sensitizationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Immunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many chemicals used for fragrance purposes in a diversity of products have allergenic potential. Based on such concerns, industry groups developed concentration limits for use of fragrance chemicals in personal care and cosmetic products. OBJECTIVE: The aim of this study was to use a quantitative risk assessment to evaluate the potential for skin sensitization induction resulting from daily exposure to fragrance chemicals present in personal care and cosmetic products. METHODS: Product-specific dermal consumer exposure levels were calculated based on product use data in US adult females and benchmarked against acceptable exposure levels based on reported no expected sensitization induction levels to determine a margin of safety for each fragrance under evaluation. CONCLUSIONS: The results demonstrate an increased risk of skin sensitization induction for several leave-on products (lipstick, solid antiperspirant, eye shadow, face cream) for most of the evaluated fragrance chemicals, particularly under high-use exposure scenarios. In contrast, rinse-off products (shampoo, conditioner, facial cleanser) were not associated with risk of skin sensitization induction. Because the approach was based on maximum use limits for fragrance chemicals with skin sensitization concerns, the results suggest these limits may not be protective, particularly in the United States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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