A new paradigm in respiratory hygiene: increasing the cohesivity of airway secretions to improve cough interaction and reduce aerosol dispersion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infectious respiratory diseases are transmitted to non-infected subjects when an infected person expels pathogenic microorganisms to the surrounding environment when coughing or sneezing. When the airway mucus layer interacts with high-speed airflow, droplets are expelled as aerosol; their concentration and size distribution may each play an important role in disease transmission. Our goal is to reduce the aerosolizability of respiratory secretions while interfering only minimally with normal mucus clearance using agents capable of increasing crosslinking in the mucin glycoprotein network. METHODS: We exposed mucus simulants (MS) to airflow in a simulated cough machine (SCM). The MS ranged from non-viscous, non-elastic substances (water) to MS of varying degrees of viscosity and elasticity. Mucociliary clearance of the MS was assessed on the frog palate, elasticity in the Filancemeter and the aerosol pattern in a "bulls-eye" target. The sample loaded was weighed before and after each cough maneuver. We tested two mucomodulators: sodium tetraborate (XL"B") and calcium chloride (XL "C"). RESULTS: Mucociliary transport was close to normal speed in viscoelastic samples compared to non-elastic, non-viscous or viscous-only samples. Spinnability ranged from 2.5 +/- 0.6 to 50.9 +/- 6.9 cm, and the amount of MS expelled from the SCM increased from 47 % to 96 % adding 1.5 microL to 150 microL of XL "B". Concurrently, particles were inversely reduced to almost disappear from the aerosolization pattern. CONCLUSION: The aerosolizability of MS was modified by increasing its cohesivity, thereby reducing the number of particles expelled from the SCM while interfering minimally with its clearance on the frog palate. An unexpected finding is that MS crosslinking increased "expectoration".
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».