Aerosolization of mycobacteria and legionellae during dental treatment: low exposure despite dental unit contamination
Notice bibliographique
Résumé
Dental unit waterlines (DUWL) support growth of a dense microbial population that includes pathogens and hypersensitivity-inducing bacteria, such as Legionella spp. and non-tuberculous mycobacteria (NTM). Dynamic dental instruments connected to DUWL generate aerosols in the work environment, which could allow waterborne pathogens to be aerosolized. The use of the real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) provides a more accurate estimation of exposure levels compared with the traditional culture approach. Bioaerosol sampling was performed 13 times in an isolated dental treatment room according to a standardized protocol that included four dental prophylaxis treatments. Inhalable dust samples were taken at the breathing zone of both the hygienist and patient and outside the treatment room (control). Total bacteria as well as Legionella spp. and NTM were quantified by qPCR in bioaerosol and DUWL water samples. Dental staff and patients are exposed to bacteria generated during dental treatments (up to 4.3 E + 05 bacteria per m(3) of air). Because DUWL water studied was weakly contaminated by Legionella spp. and NTM, their aerosolization during dental treatment was not significant. As a result, infectious and sensitization risks associated with legionellae and NTM should be minimal.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».