Evaluating the Impact of a Cream Containing Horse Placental Extract on Eye Corner Wrinkles in Healthy Women: Single-Blind Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Placental extract has been mostly used in skin care for cosmetic purposes. However, the use of various placental extracts has been limited due to the lack of established and effective application methods. OBJECTIVE: In this study, we investigated the antiwrinkle effect of a cream formulation-LNC wrinkle eye cream (LNC-EC)-containing horse placental extract as the main ingredient. METHODS: A total of 24 healthy women, aged 37-54 years, with wrinkle grades 1-3, were treated with LNC-EC for 2 weeks. The cream was applied on one-half of the participants' faces, and the results were compared with the untreated half of the face. RESULTS: Visual inspection, using the wrinkle grade standard, showed that the area treated with LNC-EC had a significantly lower wrinkle grade than the untreated area when comparing before and after the application of LNC-EC. In addition, replica analysis showed a significant reduction in both the maximum wrinkle width and the number of wrinkles in the LNC-EC-treated area in comparison to the untreated area before and after the application. These results suggest that LNC-EC has an antiwrinkle effect on the corners of the eyes based on parameters like the maximum wrinkle width and the number of wrinkles. CONCLUSIONS: LNC-EC, with horse placental extract as its main ingredient, was shown to be effective in improving wrinkles at the eye corners, presumably due to a reduction in the maximum wrinkle width and the number of wrinkles. Interpretation of the results is limited because this study was conducted only in the intervention group. A randomized controlled trial with a placebo control group is necessary to verify the antiwrinkle effects of horse placental extract.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».