Do in‐line respiratory filters protect patients? comparing bacterial removal efficiency of six filters
Notice bibliographique
Résumé
With all pulmonary function diagnostic and respiratory therapy equipment, cross-infection has always been a concern, especially in the cystic fibrosis population, in whom pulmonary function tests are done routinely. The aim of this study was to identify and compare the bacterial removal efficiency (BRE, ability of a filter to remove microorganisms) of six different filters used in hospital settings: Microgard (MG), Spirobac (SB), PALL (PL), and KOKO (KK), used in the pulmonary function laboratory; and Clear-Guard (CG) and Respigard (RG), used in ventilator circuits. Filters were tested in both saturated and nonsaturated conditions. A Pseudomonas aeruginosa suspension of 1 x 10(4) to 1 x 10(8) CFU/mL was nebulized onto each filter. A blood agar plate was held immediately downstream from the filter. Colony-forming units (CFU) were then counted after 24 hr of incubation. A peak flow was applied across the spirometry filters. Bacterial thresholds of the filters were also identified (concentration of bacteria at which a filter no longer has 100% BRE). There was a significant difference in BRE among the six filters in saturated states when challenged with 1 x 10(4) CFU/mL (MG, KK, CG, and RG, 100%; SB, 98.8%; PL, 42.7%; P = 0.003). There was no significant difference between saturated and nonsaturated states, or after application of a peak flow. Filter thresholds were significantly different (KK 1 x 10(8), MG 1 x 10(7), CG 1 x 10(6), RG 1 x 10(5), and SB and PL <1 x 10(4) CFU/mL). In conclusion, when all filters are exposed to the same extreme challenges, significant differences exist in their ability to remove bacteria.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».