Contact Allergens in Top-Selling Textile-care Products
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chemicals in textile manufacturing and laundering products are important sources of allergens triggering allergic contact dermatitis. Allergens corresponding to the textile production process have been well recognized. However, there is limited information regarding potential allergens in laundering products. OBJECTIVE: The aim is to investigate the presence and prevalence of potential allergens in commonly used laundering products. METHODS: An Internet-based search was performed to identify the current best-selling laundering products in the United States. Subsequent inquiry of common allergens for each product was collected through a review of ingredients listed by manufacturers. RESULTS: Sixty-five laundering products were examined: 30 laundry detergents, 10 fabric softeners, 8 dryer sheets, and 17 stain removers. Ten common allergens were identified: benzisothiazolinone, benzyl benzoate, cocamidopropyl betaine, decyl glucoside, "fragrances," lauryl glucoside, methylisothiazolinone, methylchloroisothiazolinone, phenoxyethanol, and propylene glycol. Fragrances and essential oils are the top allergens in laundry detergents (66.7%), fabric softeners (90%), dryer sheets (75%), and stain removers (58.8%). Laundry detergents labeled as "baby safe" and "free and gentle" contained common allergens, with methylisothiazolinone being the most prevalent, in 80% and 57.1%, respectively. CONCLUSIONS: Textile dermatitis can negatively impact quality of life and function. Aside from textile dyes and finishing resins, laundering products should also be considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».