Effectiveness of a novel ozone and hydrogen peroxide gas-vapour system for the rapid high level disinfection of surfaces and healthcare spaces
Notice bibliographique
Résumé
Ozone gas at 80 parts per million (ppm) was combined with 1% stabilized hydrogen peroxide vapour at 80% relative humidity in a test chamber and upscaled to a 82 cubic meter room using 3.75% hydrogen peroxide at 30 minutes. Test organisms included methicillin resistant S. aureus , vancomycin resistant Enterococcus, E. coli , P. aeruginosa , and C. difficile spores dried onto stainless steel discs. The combination of 80 ppm ozone with 1% hydrogen peroxide vapour in the test chamber achieved a very high level of disinfection of at least 6 log 10 reduction of the bacteria and C. difficile spores tested on steel discs during a 15 minute exposure. The entire system was scalable such that it achieved the same high level of disinfection of an 81 cubic meter room in 30 minutes with 3.75% hydrogen peroxide and 80 PPM of ozone against MRSA and C. difficile spores. The ozone and hydrogen peroxide gas-vapour mixture provides a very rapid and high level of disinfection of steel surfaces against important healthcare associated bacterial pathogens. The system is an advanced oxidative process providing a rapid and effective means to disinfect healthcare surfaces and spaces to a very high level, particularly against C. difficile spores.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».