Human health risks of lead, cadmium, and other heavy metals in lipsticks
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the concentration of heavy metals in various lipsticks sold in Ghana and assesses the potential health risks associated with their use. A total of 12 lipstick samples were analyzed using an X-ray fluorescence (XRF) analyzer for metals, including chromium (Cr), manganese (Mn), nickel (Ni), copper (Cu), cadmium (Cd), and lead (Pb). The findings revealed that Cr levels ranged from below detection limits to 2554.20 mg/kg, with five samples significantly exceeding the acceptable 1 mg/kg limit set by Health Canada. Mn concentrations varied from 0.09 mg/kg to 823.00 mg/kg, and Ni levels were detected up to 228.40 mg/kg, indicating potential risks of neurotoxicity and contact dermatitis. Cu was found in extremely high concentrations, particularly in samples S1 (14053.33 mg/kg) and S7 (1939.84 mg/kg), exceeding the acceptable 100 mg/kg limit, suggesting severe contamination and potential systemic toxicity. Cd concentrations in most samples surpassed the FDA limit of 3 mg/kg, posing risks of kidney damage. In comparison, Pb concentrations in several samples approached or exceeded the FDA limit of 10 mg/kg, indicating potential neurotoxic effects. Health risk assessments for dermal and oral exposure were conducted, with hazard quotients for non-carcinogenic risks remaining below 1, suggesting minimal immediate health risks. However, the relative intake indices (RII) for Cr, Cd, and Pb in oral risk assessments indicated significant exposure levels far exceeding acceptable daily intakes (ADI) for heavy users. These findings highlight the need for stricter regulation and consumer awareness of the potential dangers posed by heavy metals in cosmetics. Enhanced safety standards and regular monitoring are imperative to protect public health from the adverse effects of toxic metals in beauty products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».