Skin-lightening products (SLPs) and levels of depression, anxiety, and stress among Filipino emerging adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Philippines is one of Southeast Asia’s top consumers of beauty products. There have been few studies on the psychological aspects of skin-lightening products (SLPs) consumption in the Philippines. Hence, we investigated the association between knowledge of, perception towards, and frequency of use of SLP and psychological distress (depression, anxiety, and stress) levels among Filipino emerging adults. Methods: Using convenience sampling, a cross-sectional online survey collected data from Filipino emerging adults (18 to 29 years old) residing in the Philippines. Associations between knowledge, perception, and use of SLPs and psychological distress levels were estimated using generalized linear models with Poisson log-link function, adjusted for confounding factors. Effect estimates were expressed as adjusted prevalence ratio (aPR) with a 95% confidence interval (95% CI). Results: We recruited 3,127 participants (67% female; Mage =20.91, SD =2.97). High perceived benefit of SLP use is associated with increased depression levels (aPR: 1.21; 95% CI: 1.07–1.37). In addition, a high frequency of SLP use is related to decreased depression levels (20–24%) and increased anxiety levels (11–18%). Lastly, once-a-week use of SLP is linked with reduced stress levels among the participants by 35% (aPR: 0.65; 95% CI: 0.49–0.86). Conclusions: Perceptions and frequency of SLP use are suggested to be associated with psychological distress levels among Filipino emerging adults.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».