Allergen Content of Best-Selling Ethnic Versus Nonethnic Shampoos, Conditioners, and Styling Products
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hair products are a potential cause of allergic contact dermatitis. There are limited data on the allergen content of ethnic hair products. OBJECTIVE: To identify allergens unique to ethnic hair products (shampoos, conditioners, styling products) and provide a resource for low allergen hair care products for patients with ethnic hair types. METHODS: The top 100 best-selling shampoos, conditioners, and styling products for ethnic and nonethnic hair products were determined from 3 major online retailers (Walmart, Target, Walgreens). Allergen was defined as presence on the 2017 American Contact Dermatitis Society Core 80 allergen list. RESULTS: The 2017 American Contact Dermatitis Society Core 80 allergens were tabulated for ethnic and nonethnic shampoos, conditioners, and styling products. A list of low-allergen shampoos, conditioners, and styling products was identified. Fragrance was the most common allergen for ethnic shampoos, conditioners, and styling products. Other notable allergens included methylchloroisothiazolinone/methylisothiazolinone, formaldehyde releasers, cetyl steryl alcohol, tocopherol, decyl glucoside, sodium benzoate, and phenoxyethanol. CONCLUSIONS: This study identifies important differences in allergens found in products marketed for ethnic hair compared with those marketed for nonethnic hair.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».