In vivo determination of the skin surface topography and biophysical properties of human hands: Effects of sex and hand dominance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of hand dominance on the skin topography and parameters associated with skin health and aging is unknown. METHODS: Healthy adult volunteers were recruited. The following four strata were enrolled: Group 1: male, right handed; Group 2: male, left handed; Group 3: female, right handed; and Group 4: female, left handed. The differences between groups on their surface evaluation of living skin (SELS) parameters were evaluated. These variables included (a) roughness (SER); (b) smoothness (SESM); (c) scaliness (SESC); and (d) wrinkles (SEW). RESULTS: A total of twenty subjects were recruited, with five in each stratum. Significant differences between groups were found for SESC [F(7,31) = 2.742, P = .024, partial eta squared = 0.382] and SEW [F(7,31) = 3.705, P = .005, partial eta squared = 0.456]. An evaluation of the descriptive statistics revealed that males had a higher mean SESC value than females and a lower mean SEW value. Moreover, the dominant hand of both sexes had a higher mean SEW value than non-dominant hands. CONCLUSIONS: Given the evidence of sex and handedness differences in wrinkle genesis and desquamation severity, these factors should be considered in the dermatological treatment and counseling of patients.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».