Utilization of trichological services by elderly persons — case study of Hairmitage Clinic
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to explore the phenomenon of using the trichology services by the elderly 60+ customers. There are also some grounded assumptions that it grows under the impact of various factors: demographic factors, changing lifestyles and economic status and epidemiology of hair and head scalp diseases. In the theoretical part, the authors present the key theoretical frameworks and models that have so far been dedicated to explanation of various factors which could influence demand for various services among the elderly customers. These factors have been addressed in the Keynesian economic model, as well as in other varied socioeconomic approaches, such as “perpetual youth model” (Blanchard), “silver economy” concept, or public health approach represented in the concept of healthy active life expectancy (HALE) or the current progress in the way for the theory of ageing. Research method that has been used in this article is a case study, as the empirical part will cover the topic of utilization of (demand for) trichological services as recorded in the reservation system of Hairmitage Clinic, which specializes in various hair therapies. Time frame for the case study analysis will encompass 2021–2025 period (only 1st quarter at three Hairmitage locations [Warsaw, Gdynia and Katowice]) along with revenue of the whole company. This will be exploited for studying structure, dynamics of demand and for the comparative purposes (comparison of demand for trichological services between branches/offices, comparison of demand dynamics and revenue dynamics). As a result, the case study shows that demand in this age group grows faster than revenues of the whole company, showing elderly customers as a promise for future. This article is a call for further research on the market of trichology services and hair loss treatments.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».