Analytical survey of tattoo inks—A chemical and legal perspective with focus on sensitizing substances
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tattoo inks have been reported to elicit allergic contact dermatitis. OBJECTIVES: To investigate the labels and the contents of metals and pigments in tattoo inks, considering restrictions within the European Union. METHODS: Seventy-three tattoo inks currently available on the market, either bought or donated (already used), were investigated for trace metals and pigments by inductively coupled plasma mass spectrometry and by matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight tandem mass spectrometry. RESULTS: Ninety-three percent of the bought tattoo inks violated European, legal requirements on labeling. Fifty percent of the tattoo inks declared at least one pigment ingredient incorrectly. Sixty-one percent of the inks contained pigments of concern, especially red inks. Iron, aluminium, titanium, and copper (most in green/blue inks) were the main metals detected in the inks. The level of metal impurities exceeded current restriction limits in only a few cases. Total chromium (0.35-139 μg/g) and nickel (0.1-41 μg/g) were found in almost all samples. The levels of iron, chromium, manganese, cobalt, nickel, zinc, lead, and arsenic were found to covary significantly. CONCLUSIONS: To prevent contact allergy and toxic reactions among users it is important for tattoo ink manufacturers to follow the regulations and decrease nickel and chromium impurities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».