Multivariate Statistical Analysis of Cosmetics Due to Potentially Toxic/Heavy Metal(loid) Contamination: Source Identification for Sustainability and Human Health Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Cosmetics are a staple in daily beauty routines worldwide, embraced for their role in enhancing personal appearance and self-care. However, their direct application exposes the skin to a range of ingredients, including metal(loid)s, and these can have a hazardous impact on human health if they exceed the limits defined by regulatory agencies. As a result, it is important to evaluate metal(loid) levels to ensure the safety of these cosmetic products. This research aimed to analyze several cosmetic products (massage cream, cleaner, mud mask, skin polish, scrub, lipstick, foundation, lotion, face powder, and highlighter) for metalloids (Al, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, Sr, As, Sb, Cd, Pb, Bi, and Hg) by using inductively coupled plasma-optical emission spectrometry (ICP-OES). Multivariate and bivariate statistical approaches were used to interpret the sources and association between the metal(loid)s. The concentration ranges of metals were found to be Al (1.18–4.15 mg/kg), Cr (0.13–2.19 mg/kg), Mn (1.89–28.77 mg/kg), Fe (4.09–126.02 mg/kg), Co (0.19–31.62 mg/kg), Ni (0.11–5.39 mg/kg), Cu (0.08–0.19 mg/kg), Zn (1.99–47.81 mg/kg), Sr (0.99–10.34 mg/kg), Cd (0.16–1.50 mg/kg), Pb (0.29–2.44 mg/kg), Bi (0.23–2.18 mg/kg), and Hg (0.012–0.42 mg/kg), whereas the concentration ranges of metalloids were found to be As (0.011–0.051 mg/kg) and Sb (0.042–1.66 mg/kg). Among the tested cosmetic products for the metal(loid) levels, the estimation of the margin of safety (MOS < 100), hazard quotient (HQ > 1), hazard index (HI > 1), and cumulative cancer risk (LCR ≤ 1 × 10−3) indicated non-carcinogenic and carcinogenic health risks associated with the use of few products. Most of the cosmetics products under investigation are safe with respect to non-carcinogenic and carcinogenic health risks. By highlighting the need to limit excessive use and adhering to sustainable safety practices, this study underscores the importance of monitoring and regulating metal(loid) content to ensure consumer safety and mitigate environmental impact.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».