Development of predictive regression model for perceived hair breakage in Indian consumers / Vaibhav Kaushik in INTERNATIONAL JOURNAL OF COSMETIC SCIENCE, Vol. 41, N° 3 (06/2019)  

[article]  inINTERNATIONAL JOURNAL OF COSMETIC SCIENCE > Vol. 41, N° 3 (06/2019) . - p. 228-239 Titre : Development of predictive regression model for perceived hair breakage in Indian consumers Type de document : texte imprimé Auteurs : Vaibhav Kaushik, Auteur ; Pratiksha Nihul, Auteur ; Sudhakar Mhaskar, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : p. 228-239 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Cheveux -- Rupture Evaluation Indiennes Protocole d'étude Régression (statistiques) La régression est un ensemble de méthodes statistiques très utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. Index. décimale : 668.5 Parfums et cosmétiques Résumé : Objectif : Prédire la casse des cheveux perçue par le consommateur en se basant sur les paramètres de trois catégories distinctes 1) paramètres de courbure des mèches de cheveux, de rigidité et de résistance à la traction 2) paramètres de matrice ou de lissage, de démêlage, de frisottis et de volume et 3) des facteurs biologiques tels que l’âge, la densité des cheveux. - Méthodes : Des techniques d’évaluation pertinentes pour le consommateur ont été utilisées dans un protocole unique conçu pour obtenir des données réelles sans impacter ou abimer leurs cheveux. Des cheveux de 50 femmes Indiennes âgées de 20 à 40 ans ont été caractérisés en utilisant diverses techniques instrumentales pour les paramètres mentionnés ci‐dessus, à part le nombre de cheveux cassés. Plusieurs analyses de régression ont été réalisées sur les données recueillies pour arriver à une équation de régression reliant la rupture des cheveux observée avec les paramètres clés ayant une incidence sur la rupture des cheveux. La validation du modèle a été réalisée en collectant un ensemble supplémentaire de données de caractérisation des cheveux pour 18 sujets indiens en utilisant les mêmes paramètres de recrutement. - Résultats : Une équation de régression multiple non linéaire de second ordre est proposé pour la casse des cheveux perçue par le consommateur avec cinq prédicteurs. Une corrélation raisonnable (R2 = 0,76) a été observée entre les valeurs prévisionnelles et observées de rupture de cheveux chez le consommateur sur l'ensemble des donnés. En dehors des paramètres de lubrification de la surface des cheveux (forces de lissage et de démêlage), les paramètres inhérents de résistance à l'extension et les paramètres biologiquement pertinents – densité des cheveux ‐ ont montré une influence sur la casse des cheveux du consommateur. Le modèle proposé offre différentes indications sur l'interaction des paramètres. L'impact des paramètres clés a été documenté et cela est confirmé par les connaissances disponibles. - Conclusions : Les travaux en cours démontrent l'utilité de la modélisation par régression dans la compréhension des paramètres complexes pertinents pour le consommateur en utilisant une voie holistique de la rupture des cheveux des consommateurs provenant d'une combinaison de divers paramètres mesurés individuellement à l’échelle du laboratoire. L’équation de régression proposée sert d'outil pour les développeurs pour comprendre les paramètres physiques de l'impact lorsque il concerne la casse des cheveux perçue par le consommateur et ainsi de rendre obligatoire la modifications de la formulation. La méthode présentée peut être utilisée pour développer un modèle pour des sujets d'autres régions et éventuellement un modèle généralisé peut être proposé. Note de contenu : - INTRODUCTION : Hair combing - Hair fracture - Hair extraction while combing - Hair breakage estimation methods - Factors affecting hair breakage - MATERIALS AND METHODS : Protocol for hair - RESULTS AND DISCUSSION : Propose regression mold - Validation of model - Discussion points DOI : 10.1111/ics.12527 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1yTY-yCtMaGsNtL24OuykCvN9rLZ_a1SB/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Pdf Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=32839 [article]

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