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Enregistrement W3015701520 · doi:10.2196/18295

Consumer Preference of Products for the Prevention and Treatment of Stretch Marks: Systematic Product Search

2020· article· en· W3015701520 sur OpenAlexvenueno aff
Pengyi Zhu, Andrew Fung, Benjamin K.P. Woo

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)PreferenceIngredientAdvertisingMarketingBusinessFood scienceMathematicsStatisticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Striae distensae, or stretch marks, are a common and distressing condition affecting females two-and-a-half times more frequently than males. Despite the numerous products available for stretch mark prevention and treatment, there have been few studies that consider consumer product preference. Objective The aim of this study was to determine which products were preferred by consumers for the prevention and treatment of stretch marks based on product vehicle and product ingredients. Methods In January 2020, a search was conducted on internet retailer Amazon for products related to stretch marks. The top products were identified as those with 100 reviews or greater and a rating of 4 or higher. The products were classified as either stretch mark–specific or non stretch mark–specific. Price, rating, type of vehicle, and specific ingredients of both product groups were compared. Vehicle-type and ingredients in both product groups were compared with two-tailed two-sample proportion tests to determine if certain vehicles or ingredients were more likely to be found in stretch mark–specific products. P<.05 indicated statistical significance. Results Out of over 10,000 products, 184 were selected as the top products according to the review and rating criteria of which 117 (63.6%) were stretch mark–specific and 67 (36.4%) were non stretch mark–specific. Oil was the most common vehicle (131/184, 71.2%) while vitamin E was the most common ingredient (58/184, 31.5%). Oil, as a vehicle, was more likely to be found in stretch mark–specific products than in non stretch mark–specific products (P=.001). Olive oil (P=.02) and cocoa butter (P=.08), Centella asiatica (P=.01), and shea butter (P=.003) were the ingredients more likely to be found in stretch mark–specific products than in non stretch mark–specific products. Conclusions This study demonstrated that there are many products available for the prevention and treatment of stretch marks and identified specific ingredients in the products preferred by customers. There are few studies investigating the effectiveness of the major ingredients in the stretch mark products that are preferred by consumers. Future studies can focus on the effectiveness of the ingredients found in the products that are preferred by consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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