Exploring the Impact of Skin Care Routines on the Skin Microbiome and Possible Skin Disease Risk—A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Unceasing exposure of skin and its microbiome to various external and internal factors influences its health. Any imbalance ensuing may result in dysbiosis and consequently skin diseases. Thus, it becomes critical to identify and recognize the influence of several factors on the skin microbiome and various disorders associated with it. Methods: In the current investigation, we studied the skin microbiomes of 37 subjects using the next-generation shotgun sequencing method and compared them with 48 healthy subjects from the Human Microbiome Project (HMP). This work focused on the analysis of the impact of different skin care routines—use of sunscreen and moisturizers—on the skin microbiome and related skin diseases. Results: Differences were observed between the microbiomes of subjects who were using only moisturizer (p = 3.1 × 10−5) or moisturizer with sunscreen (p = 3.2 × 10−13) and those who did not use these products at all. We also observed differences in the skin microbiomes of males vs. females with respect to the use of moisturizer. The composition of the skin microbiomes of female participants showed a higher difference in diversity in comparison to males. The current investigation also found that usage of sunscreen might help in retaining skin-protecting species in the skin microbiome. Conclusions: This work allowed us to understand the impact of moisturizer and sunscreen on skin health. The present evaluation shall pave the way for personalized skin care product development.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».