Evaluation of cosmetic lipsticks for hazardous heavy metals and determination of antimicrobial potency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lipstick, a cosmetic product containing pigment, wax materials, oils and emollient that apply color, is the most widely used cosmetic make-up to enhance the beauty of lips. Consciously or unconsciously, lipsticks have cast a spell over cultures for years and its possible health implications on the consistent wearer's remain a subject of controversy. This study evaluated commercial lipsticks purchased from selected beauticians' shops in Ibadan for antimicrobial potency and hazardous heavymetals. Methods: One gram (1g) of representative lipsticks samples was weighed on analytical weighing balance and dissolve in 10 mL of acetone. A stock concentration of 100mg/mL was prepared using 50% acetone as diluents. Thereafter, 5mL of the stock was pipette in to 5mls of 5% acetone to make a concentration of 50mg/mL . A quantity of 0.8g of each representative samples were weighed and 8mL of HNO3: HCl (1:3) were added to the samples in each beaker. The samples were heated and the preparation was allowed to cool and filtered to removed undissolved waxy materials, while the digested solutions were made up to mark 40 ml with sterile distilled water. The sample solutions were analyzed for Cr, Pb, Cd, Mn, Fe and Zn using FlameAtomicAbsorption Spectrophotometer. Culture of E. coli, S. aureus, K. pneumonia, Streptococcus sp, and Pseudomonas aeruginosa seeded in moltenMueller Hinton agar were challenged with (100mg/mL and 50mg/mL) concentrations of selected acetone dissolved lipsticks samples using agar well diffusion technique. Results: Lead was found in varied concentrations in all the 15 samples examined, while Cadmium, Magnesium, Zinc and Iron were found in 7 of the 15 samples, Chromium was found in 3 of the total samples examined. Thirteen (13) of the 15 samples of lipsticks examined exhibited antimicrobial property against Escherichia coli, Staphylococcus aureus and Klebsiella spp at either 100 mg/mLand/or 50mg/mL. Conclusion: The degree of heavy metals detected from the samples examined could be inimical to user's health coupled with the susceptibility of some of the lipsticks sample to bacteria of clinical potential. There is therefore a need for extensive testing to assess and assure the efficacy of lipsticks regularly before delivery to markets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».