Development of Predictive Regression Model for perceived Hair Breakage in Indian Consumers

OBJECTIF: Predire la casse des cheveux percue par le consommateur en se basant sur les parametres de trois categories distinctes 1) parametres de courbure des meches de cheveux, de rigidite et de resistance a la traction 2) parametres de matrice ou de lissage, de demelage, de frisottis et de volume et 3) des facteurs biologiques tels que l’âge, la densite des cheveux. METHODES: Des techniques d’evaluation pertinentes pour le consommateur ont ete utilisees dans un protocole unique concu pour obtenir des donnees reelles sans impacter ou abimer leurs cheveux. Des cheveux de 50 femmes Indiennes âgees de 20 a 40 ans ont ete caracterises en utilisant diverses techniques instrumentales pour les parametres mentionnes ci-dessus, a part le nombre de cheveux casses. Plusieurs analyses de regression ont ete realisees sur les donnees recueillies pour arriver a une equation de regression reliant la rupture des cheveux observee avec les parametres cles ayant une incidence sur la rupture des cheveux. La validation du modele a ete realisee en collectant un ensemble supplementaire de donnees de caracterisation des cheveux pour 18 sujets indiens en utilisant les memes parametres de recrutement. RESULTATS: Une equation de regression multiple non lineaire de second ordre est propose pour la casse des cheveux percue par le consommateur avec cinq predicteurs. Une correlation raisonnable (R2  = 0,76) a ete observee entre les valeurs previsionnelles et observees de rupture de cheveux chez le consommateur sur l'ensemble des donnes. En dehors des parametres de lubrification de la surface des cheveux (forces de lissage et de demelage), les parametres inherents de resistance a l'extension et les parametres biologiquement pertinents - densite des cheveux - ont montre une influence sur la casse des cheveux du consommateur. Le modele propose offre differentes indications sur l'interaction des parametres. L'impact des parametres cles a ete documente et cela est confirme par les connaissances disponibles. RESULTS: A second order, non-linear multi-regression equation was proposed for consumer-perceived hair breakage with five predictors. A reasonable correlation (R2 = 0.76) was observed between predicted and observed consumer hair breakage values for the validation set. Apart from the hair surface lubrication parameters (smoothness and detangling forces), inherent extensional strength parameters and biologically relevant parameter - hair density - were found to influence the consumer hair breakage. The proposed model offers different insights into the interplay of parameter. The impact of the key parameters was documented on the consumer hair breakage and the same was found to fit well with the available knowledge. CONCLUSIONS: Current work demonstrates the usefulness of regression modelling in understanding complex consumer-relevant parameters by taking a holistic view of consumer hair breakage as a combination of various parameters measured individually at lab scale. The proposed regression equation serves as a tool for product developers to understand the physical parameters of impact when it comes to consumer-perceived hair breakage and make required changes to the formulation. The method presented can be used to develop model for subjects from other geographies and eventually a generalized model can be proposed.