Nutritional Supplements and Cosmetic Formulations: A Review of Emerging Allergens
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Nutritional supplements and topical formulations are increasingly implicated in allergic contact dermatitis (ACD), yet their allergenic potential remains underrecognized due to inconsistent regulatory oversight, limited provider awareness, and the misconception that “natural” products are inherently safe. To identify emerging allergens in supplements and cosmetics, characterize associated ACD reactions, and highlight diagnostic and regulatory challenges. A systematic review of PubMed, Embase, MEDLINE, Web of Science, and CENTRAL databases was conducted to evaluate reports of ACD linked to dietary supplements and topical formulations. Key sensitizers include vitamin derivatives ( tocopherol, phytonadione, ascorbic acid ), herbal extracts ( Ginkgo biloba, turmeric, St. John’s Wort ), and antioxidants ( α-lipoic acid, resveratrol ). Documented cases range from localized dermatitis to systemic reactions. Patch testing confirms sensitization, with cross-reactivity and oxidation-related allergenicity frequently observed. Patch testing may not always reveal the sensitizing agent, especially if the allergen is a contaminant, an unlisted ingredient, or undergoes chemical transformation during oxidation or formulation. The rising prevalence of supplement- and cosmetic-induced ACD underscores the need for standardized patch testing, improved ingredient labeling, and enhanced regulatory oversight, including mandated reporting of adverse reactions, premarket safety testing for allergens, and standardized labeling of known sensitizers and botanical components.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».