A 6-Month, Prospective, Multi-arm Study for the Efficacy of Standardized Nutraceuticals to Improve Hair Fiber Thickness and Strength
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hair thinning is a prevalent concern influenced by multiple factors including stress, hormonal changes, diet, and lifestyle, with varying impacts across demographic groups. Oral supplements addressing these key root causes through a multi-targeting, patented, botanical-based Synergen Complex have been developed to combat hair thinning across different populations. This study sought to build on existing evidence from previous clinical studies evaluating hair growth and quality by evaluating the effectiveness of these nutraceuticals in enhancing hair fiber diameter, and thus hair strength and length, in adults with thinning hair. METHODS: Women, Vegan, Balance, Postpartum, and Men). All subjects had hair thinning, self-reported and confirmed by the study dermatologist. Assessments occurred at baseline, day 90, and day 180. Measurements included hair shaft diameter via light microscopy, hair breakage/shedding via a four-region hair pull test, investigator global assessment (IGA) of hair parameters, and subject self-perception questionnaire. RESULTS: A total of 252 participants enrolled, with 244 completing the study per protocol. Ingestion of the HGNs was associated with a significant increase in hair shaft diameter across all groups by day 180. Hair pull tests showed significant reductions in intact, broken, and total hair shedding overall. In-person IGA was correlated with significant improvements in hair attributes-strength, length, thickness, and overall hair health-across all groups. Self-perception data revealed strong agreement across groups with statements regarding hair improvements by day 180. CONCLUSIONS: This study demonstrates that ingestion of these bio-specific HGNs are associated with significantly enhanced hair shaft diameter and decreased breakage, resulting in longer, stronger hair across their intended populations. These findings support the use of these HGNs for hair thinning, offering alternative options for various populations for improving hair growth and thickness. CLINICALTRIALS: gov identifier, NCT06362941.
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 | 0,000 |
| 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 ».