Real-world Experience to Understand the Use and Efficacy of Sebamed® Anti-Hair-Loss Shampoo in Managing Hair Fall
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The present questionnaire-based study aimed to investigate the clinical experience and treatment patterns of Sebamed® anti-hair-loss shampoo usage among patients with complaints of hair loss in real-world Indian settings. Materials and methods: An observational real-world, case- and questionnaire-based survey was conducted at 47 sites in Indian healthcare centres having medical records of patients with hair loss who had received Sebamed® anti-hair-loss shampoo therapy. Results: Emotional stress (38.4%), pollution (34.2%) and dietary insufficiency (33.7%) were common risk factors associated with hair fall, followed by sunlight exposure (26.7%), recent childbirth (12.2%), seasonal variations (11.5%) and high fever (6.6%). The patients with complaints of hairfall, majority of them had anti-hypertensive (32.3%) and hormonal therapy (28.5%) as concomitant medications. The majority of patients had excessive hair shedding. Hair-shedding score: (66.9%), while the remaining patients had normal hair shedding Hair-shedding score (33.1%) [1-9]. A total of 146 patients had other anti-hair loss therapy before the initiation of Sebamed® anti-hair loss shampoo. The majority of Healthcare Professionals (HCPs) expressed strong agreement that using Sebamed® anti-hair loss shampoo for 16 weeks led to improved hair growth, thickness, hair fall count and density in patients experiencing normal hair shedding and excessive hair shedding. The overall global assessment for tolerability was good to excellent for a majority of the patients (96.4%). Conclusion: The Sebamed® anti-hair fall shampoo presents a viable and secure option for managing hair thinning and promoting hair growth. Keywords: Emotional Stress; Hair Thinning; Shedd
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».